The Associations between Callous-unemotional Traits and Symptoms of Conduct Problems, Hyperactivity and Emotional Problems: A Study of Adolescent Twins Screened for Neurodevelopmental Problems
Notice bibliographique
Résumé
Callous-unemotional (CU) traits (e.g., lack of empathy, lack of guilt, shallow affect) are associated with severe and persistent conduct problems in youth. There is evidence showing a substantial genetic correlation between CU traits and conduct problems. The etiological associations between CU traits and other psychopathological symptoms, including symptoms of hyperactivity and emotional problems (such as anxiety and depression symptoms), have been less explored. To examine the etiological associations between CU traits and symptoms of conduct problems, hyperactivity and emotional problems separately through the use of a twin design. Participants were same-sex twin pairs (n = 426 twins; 42% female; 43% MZ; age = 15) drawn from the Child and Adolescents Twin Study in Sweden, a longitudinal study of twins born in Sweden. The sample was mainly composed of children who screenpositive on neurodevelopmental problems/mental health problems or at-risk children (i.e., screen-negative children considered to be genetically at-risk siblings). We used self-report measures of CU traits, conduct problems, hyperactivity and emotional problems. Model-fitting analyses were conducted using structural equation modeling. We found a strong positive genetic correlation between CU traits and conduct problems and a moderate genetic correlation between CU traits and hyperactivity. We also found a relatively modest, but significant negative genetic correlation between CU traits and emotional problems. Using a sample of adolescent twins screened for neurodevelopmental problems, we replicated previous findings that showed a strong genetic correlation between CU traits and conduct problems and we extended research by examining further the etiological associations between CU traits and symptoms of hyperactivity and emotional problems.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».