Trajectories of childhood anxiety disorders in two generations at high risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The course of anxiety disorders during childhood is heterogeneous. In two generations at high or low risk, we described the course of childhood anxiety disorders and evaluated whether parent or grandparent major depressive disorder (MDD) predicted a persistent anxiety course. METHODS: We utilized a multigenerational study (1982-2015), following children (second generation, G2) and grandchildren (third generation, G3) of generation 1 (G1) with either moderate/severe MDD or no psychiatric illness. Psychiatric diagnoses were based on diagnostic interviews. Using group-based trajectory models, we identified clusters of children with similar anxiety disorder trajectories (age 0-17). RESULTS: We identified three primary trajectories in G2 (N = 275) and G3 (N = 118) cohorts: "no/low anxiety disorder" during childhood (G2 = 66%; G3 = 53%), "nonpersistent" with anxiety during part of childhood (G2 = 16%; G3 = 21%), and "persistent" (G2 = 18%; G3 = 25%). Childhood mood disorders and substance use disorders tended to be more prevalent in children in the persistent anxiety trajectory. In G2 children, parent MDD was associated with an increased likelihood of being in the persistent (84%) or nonpersistent trajectory (82%) versus no/low anxiety trajectory (62%). In G3 children, grandparent MDD, but not parent, was associated with an increased likelihood of being in the persistent (83%) versus nonpersistent (48%) and no/low anxiety (51%) trajectories. CONCLUSION: Anxiety trajectories move beyond what is captured under binary, single time-point measures. Parent or grandparent history of moderate/severe MDD may offer value in predicting child anxiety disorder course, which could help clinicians and caregivers identify children needing increased attention and screening for other psychiatric conditions.
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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 | 0,000 | 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 ».