The predictive social and emotional measures in toddlerhood for psychiatric morbidity in adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to determine the predictive factors for psychiatric problem severity and/or clinical approval 10 years after first assessment between ages 1-4 years. Method: The children that were assessed with the CBCL and the BITSEA in their 1-4 years of age were included. The follow-up assessments were made by telephone interviews 10 years later by child psychiatry residents. The primary caregivers responded the follow-up questionnaire items, such as social/academic/behavioral functioning and self-esteem and the items regarding the psychiatric approval, diagnosis, and treatment history. Results: The CBCL-Internalizing scores in toddlerhood were found to be significantly inversely correlated with social and behavioral functioning level and self-esteem scores. The paternal and maternal BITSEA-Competence scores were found to be positively correlated with social and academic functioning. The CBCL Withdrawn/Depressed points at first evaulation were determined to be statistically significantly predictive for psychiatric diagnosis. Conclusion: The study revealed that some measures including CBCL and BITSEA completed in toddlerhood significantly indicate the children under risk of psychiatric morbidity in adolescence. Therefore, we conclude that the widespread use of this assessment measures in toddlers and the referral of the group under risk to the psychiatry units for further investigations could be useful preventive interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».