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Enregistrement W2171835083 · doi:10.1111/j.1469-7610.2004.00390.x

Developmental trajectories of conduct problems and hyperactivity from ages 2 to 10

2005· article· en· W2171835083 sur OpenAlexaff
Daniel S. Shaw, Éric Lacourse, Daniel S. Nagin

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Psychology and Psychiatry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversité de MontréalResearch Unit on Children's Psychosocial Maladjustment
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyConduct disorderDepressive symptomsEl NiñoClinical psychologyPsychiatryPediatricsCognitionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conduct problems (CP) and hyperactivity/attention problems (HAP) are thought to covary with regularity, yet few studies have examined their co-occurrence or risk factors that discriminate their trajectories beginning in early childhood. METHOD: The present study sought to advance our understanding of this issue by examining separate trajectories of overt CP and HAP symptomatology among 284 boys from urban, low-income families followed from ages 1.5 to 10. We also investigated the co-occurrence of persistent CP and HAP and explored risk factors that discriminate CP and HAP trajectories. RESULTS: Four similar trajectory groups were identified for both CP and HAP symptoms. Chronic CP was differentiated from persistent low CP by risk factors in child, parenting, and family domains, while chronic trajectories of HAP were typified by elevated maternal depressive symptoms compared to children with persistent low HAP. CONCLUSIONS: The findings extend previous research with older children of HAP and/or CP, highlighting the effects of proximal family and child risk factors that are identifiable in the first two years of children's lives and associated with trajectories of disruptive behavior.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations243
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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