Perinatal and early-life factors associated with stable and unstable trajectories of psychopathic traits across childhood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background This study aimed to identify perinatal and early-life factors associated with trajectories of psychopathic traits across childhood. Methods Participants were 1631 children (51.5% girls) from the Quebec Longitudinal Study of Child Development. A wide range of perinatal and early - life factors were assessed from pregnancy to age 2.5 years using medical files and mothers’ reports. Psychopathic traits were assessed via teachers’ reports at ages 6, 7, 8, 10, and 12 years. Latent class growth analyses and multinomial logistic regressions controlling for child sex were conducted. Two-way interaction effects between perinatal/early-life factors and child sex were explored. Results Four trajectories of psychopathic traits were identified: High-stable (4.48%), Increasing (8.77%), Decreasing (11.46%), and Low-stable (75.29%). A few perinatal factors and most child-level and family-level early-life factors significantly increased the odds of following the High-stable v. the Low-stable trajectory. Higher levels of psychotropic exposures during pregnancy, socioeconomic adversity, child's physical aggression, child's opposition, mother's depressive symptoms, and hostile parenting increased the likelihood of following the Increasing instead of the Low-stable trajectory. Higher socioeconomic adversity, mother's depressive symptoms, and inconsistent parenting were associated with membership to the High-stable instead of the Decreasing trajectory. Most associations were not moderated by child sex. Conclusions These results shed light on the perinatal and early-life factors that are associated with specific pathways of psychopathic traits during childhood and suggest that different factors could be targeted to prevent the exacerbation ( v. low and stable levels) or the stability at high levels ( v. attenuation) of these traits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».