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Enregistrement W2329374998 · doi:10.1017/s0954579415001054

Mental health trajectories from adolescence to adulthood: Language disorder and other childhood and adolescent risk factors

2015· article· en· W2329374998 sur OpenAlexafffund
Lin Bao, E. B. Brownlie, Joseph H. Beitchman

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyDevelopmental psychologyMental healthClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Longitudinal research on mental health development beyond adolescence among nonclinical populations is lacking. This study reports on psychiatric disorder trajectories from late adolescence to young adulthood in relation to childhood and adolescent risk factors. Participants were recruited for a prospective longitudinal study tracing a community sample of 5-year-old children with communication disorders and a matched control cohort to age 31. Psychiatric disorders were measured at ages 19, 25, and 31. Known predictors of psychopathology and two school-related factors specifically associated with language disorder (LD) were measured by self-reports and semistructured interviews. The LD cohort was uniquely characterized by a significantly decreasing disorder trajectory in early adulthood. Special education was associated with differential disorder trajectories between LD and control cohorts, whereas maltreatment history, specific learning disorder, family structure, and maternal psychological distress were associated with consistent trajectories between cohorts. From late adolescence to young adulthood, childhood LD was characterized by a developmentally limited course of psychiatric disorder; maltreatment was consistently characterized by an elevated risk of psychiatric disorder regardless of LD history, whereas special education was associated with significantly decreasing risk of psychiatric disorder only in the presence of LD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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