Multiple developmental pathways underlying conduct problems: A multitrajectory framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the past decades, there has been an overemphasis of a descriptive/behavioral approach to study conduct disorder. In an equifinal perspective, we aimed to examine the developmental multitrajectory groups of psychological features (irritability, interpersonal callousness, hyperactivity/impulsivity, and depressive–anxiety symptoms) and their associations with conduct problems. In a population-based cohort ( n = 1,309 participants followed from 5 months to 17 years old), latent-class growth analysis was performed for each psychological feature to identify a two-trajectory model (from ages 6 to 12 years). Based on parameter estimates of the two-trajectory models for each of the four psychological features, a parallel process growth mixture model identified eight significant developmental patterns that were subsequently compared with typically developing children. Furthermore, we observed that while interpersonal callousness conferred an increased risk for childhood and adolescence conduct problems, its co-occurrence with hyperactivity/impulsivity, irritability, and/or depressive–anxiety symptoms heightened the general risk, but also predicted distinct subtypes of conduct problems (i.e., aggressive and rule-breaking behaviors). Thus, by studying complex developmental combinations of psychological features, we observed qualitatively distinct pathways towards conduct problems. A multitrajectory framework of psychological features should be considered as a significant step towards unveiling the multiple etiological pathways leading to conduct disorder and its substantial clinical heterogeneity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».