Infant temperament prospectively predicts general psychopathology in childhood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent models of psychopathology suggest the presence of a general factor capturing the shared variance among all symptoms along with specific psychopathology factors (e.g., internalizing and externalizing). However, few studies have examined predictors that may serve as transdiagnostic risk factors for general psychopathology from early development. In the current study we examine, for the first time, whether observed and parent-reported infant temperament dimensions prospectively predict general psychopathology as well as specific psychopathology dimensions (e.g., internalizing and externalizing) across childhood. In a longitudinal cohort (N= 291), temperament dimensions were assessed at 4 months of age. Psychopathology symptoms were assessed at 7, 9, and 12 years of age. A bifactor model was used to estimate general, internalizing, and externalizing psychopathology factors. Across behavioral observations and parent-reports, higher motor activity in infancy significantly predicted greater general psychopathology in mid to late childhood. Moreover, low positive affect was predictive of the internalizing-specific factor. Other temperament dimensions were not related with any of the psychopathology factors after accounting for the general psychopathology factor. The results of this study suggest that infant motor activity may act as an early indicator of transdiagnostic risk. Our findings inform the etiology of general psychopathology and have implications for the early identification for children at risk for psychopathology.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».