Neuropsychological Subgroups of Emotion Processing in Youths With Conduct Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background: At the group level, youths with conduct disorder (CD) show deficient emotion processing across various tasks compared to typically developing controls (TDC). But little is known about neuropsychological subgroups within the CD population, the clinical correlates of emotion processing deficits [for instance, with regard to the presence or absence of the DSM-5 Limited Prosocial Emotions (LPE) specifier], and associated risk factors. Methods: 542 children and adolescents with CD (317 girls) and 710 TDCs (479 girls), aged 9–18 years, were included from the FemNAT-CD multisite study. All participants completed three neuropsychological tasks assessing emotion recognition, emotion learning, and emotion regulation. We used a self-report measure of callous-unemotional traits to create a proxy for the LPE specifier. Results: Relative to TDCs, youths with CD as a group performed worse in all three emotion domains. But using clinically based cut-off scores, we found poor emotion recognition skills in only 23% of the participants with CD, followed by emotion regulation deficits in 18%, and emotion learning deficits in 13% of the CD group. Critically, the majority of youths with CD (~56%) did not demonstrate any meaningful neuropsychological deficit, and only a very small proportion showed pervasive deficits across all three domains (~1%). Further analyses indicate that established DSM-5 subtypes of CD are not tightly linked to neurocognitive deficits in one particular emotion domain over another (i.e., emotion recognition deficits in CD+LPE vs. emotion regulation deficits in CD–LPE). Conclusions: Findings from this large-scale data set suggest substantial neuropsychological diversity in emotion processing in the CD population and, consequently, only a subgroup of youths with CD are likely to benefit from additional behavioral interventions specifically targeting emotion processing mechanisms.
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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 | 0,001 |
| 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 ».