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Enregistrement W3162839810 · doi:10.1017/s0954579421000183

Observational measures of early irritability predict children's psychopathology risk

2021· article· en· W3162839810 sur OpenAlexafffund
Ola Mohamed Ali, Lindsay N. Gabel, Kasey Stanton, Erin A. Kaufman, Daniel N. Klein, Elizabeth P. Hayden

Notice bibliographique

RevueDevelopment and Psychopathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIrritabilityAngerObservational studyPsychologyPsychopathologyContext (archaeology)Clinical psychologyDevelopmental psychologyChild psychopathologyObservational methods in psychologyConstruct (python library)PsychiatryAnxietyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Irritability is a transdiagnostic feature of diverse forms of psychopathology and a rapidly growing literature implicates the construct in child maladaptation. However, most irritability measures currently used are drawn from parent-report questionnaires not designed to measure irritability per se; furthermore, parent report methods have several important limitations. We therefore examined the utility of observational ratings of children's irritability in predicting later psychopathology symptoms. Four-hundred and nine 3-year-old children (208 girls) completed observational tasks tapping temperamental emotionality and parents completed questionnaires assessing child irritability and anger. Parent-reported child psychopathology symptoms were assessed concurrently to the irritability assessment and when children were 5 and 8 years old. Children's irritability observed during tasks that did not typically elicit anger predicted their later depressive and hyperactivity symptoms, above and beyond parent-reported irritability and context-appropriate observed anger. Our findings support the use of observational indices of irritability and have implications for the development of observational paradigms designed to assess this construct in childhood.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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