A population-based longitudinal study of childhood neurodevelopmental disorders, IQ and subsequent risk of psychotic experiences in adolescence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia has a neurodevelopmental component to its origin, and may share overlapping pathogenic mechanisms with childhood neurodevelopmental disorders (NDs). Nevertheless, longitudinal studies of psychotic outcomes among individuals with NDs are limited. We report a population-based prospective study of six common childhood NDs, subsequent neurocognitive performance and the risk of psychotic experiences (PEs) in early adolescence. METHOD: PEs were assessed by semi-structured interviews at age 13 years. IQ and working memory were measured between ages 9 and 11 years. The presence of six NDs (autism spectrum, dyslexia, dyspraxia, dysgraphia, dysorthographia, dyscalculia) was determined from parent-completed questionnaires at age 9 years. Linear regression calculated the mean difference in cognitive scores between children with and without NDs. Associations between NDs and PEs were expressed as odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs); effects of cognitive deficits were examined. Potential confounders included age, gender, father's social class, ethnicity and maternal education. RESULTS: Out of 8220 children, 487 (5.9%) were reported to have NDs at age 9 years. Children with, compared with those without, NDs performed worse on all cognitive measures; the adjusted mean difference in total IQ was 6.84 (95% CI 5.00-8.69). The association between total IQ and NDs was linear (p < 0.0001). The risk of PEs was higher in those with, compared with those without, NDs; the adjusted OR for definite PEs was 1.76 (95% CI 1.11-2.79). IQ (but not working memory) deficit partly explained this association. CONCLUSIONS: Higher risk of PEs in early adolescence among individuals with childhood ND is consistent with the neurodevelopmental hypothesis of schizophrenia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».