Joint trajectories of depression and perfectionism across adolescence and childhood risk factors
Notice bibliographique
Résumé
The codevelopment of symptoms of depression and socially prescribed perfectionism across adolescence (age 12-17) and non-age-overlapping childhood predictors (age 10-11) of joint trajectory group membership were examined in a sample of 700 Canadian youth. Results indicated that most adolescents (75.8%) followed a trajectory of low depression symptoms (low stable), whereas 15.7% followed an increasing trajectory (increasing), and 8.5% followed a trajectory that began high and decreased over time (high decreasing). More girls than boys were found in the increasing and high decreasing depression trajectories. Adolescents followed three distinct trajectories of socially prescribed perfectionism: 41.6% were in a low stable group, 40.5% in a moderate increasing group, and 17.9% in a high increasing group. Eight percent followed a high-risk dual trajectory of increasing depression and high increasing socially prescribed perfectionism. This joint trajectory was predicted by being bullied, anxious, and relationally aggressive (compared to the low-risk trajectory of low stable depression and perfectionism) at ages 10 and 11. These same predictors, along with poorer family functioning and lower family income, differentiated the joint high decreasing depression/high increasing perfectionism group from the low/low joint group, which comprised of 3.8% of the sample. The developmental progression was best characterized as depression leading to socially prescribed perfectionism. Implications for clinical practice are discussed.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».