MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4213317798 · doi:10.1002/jcv2.12063

A multi‐informant and multi‐polygenic approach to understanding predictors of peer victimisation in childhood and adolescence

2022· article· en· W4213317798 sur OpenAlexafffundabout
J. M. Armitage, Geneviève Morneau‐Vaillancourt, Jean‐Baptiste Pingault, Till F. M. Andlauer, Stéphane Paquin, Stéphanie Langevin, Mara Brendgen, Ginette Dionne, Jean R. Séguin, Guy A. Rouleau, Frank Vitaro, Isabelle Ouellet‐Morin, Michel Boivin

Notice bibliographique

RevueJCPP Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité LavalUniversité de MontréalSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et CultureCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVictimisationPolygenic risk scorePsychologyDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicineHuman factors and ergonomicsPoison controlEnvironmental healthGeneticsSingle-nucleotide polymorphismBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Peer victimisation is a prevalent occurrence in childhood and adolescence and can often have long‐lasting consequences. Previous research using polygenic scores (PGSs) have revealed various genetic vulnerabilities as predictive of victimisation in childhood. However, findings were based on self‐report and may therefore be influenced by varying self‐perceptions. Previous investigations also focused on average victimisation across childhood, and thus do not capture variability in polygenic predictability over time. The present study, therefore, aimed to investigate associations between PGSs and victimisation using separate and combined reports from teachers and peers in childhood, as well as self‐reports in later adolescence to explore trajectories of victimisation. Methods Data were derived from the Quebec Newborn Twin Study. Participants were assessed for victimisation using self‐reports from 7 to 17 years and using teacher ratings and peer nominations between 7 and 10 years ( n = 536). Ten PGSs related to mental health, cognitive abilities and physical traits were examined as possible predictors of victimisation using linear regressions and growth curve models. Results Findings revealed that PGSs associated with victimisation are consistent across informants, but to varying extent according to estimated effect sizes. Self‐reported victimisation was predicted by PGSs related to mental health, while PGSs related to cognitive and physical traits had larger effect estimates when predicting teacher‐ and peer‐reported victimisation. The PGS for educational attainment was consistently negatively associated with victimisation across informants, producing the largest effect estimates ( β = −.104, 95% CI = −.169 to −.039) when predicting a multi‐informant measure of victimisation. No PGS predicted changes in victimisation over time. Conclusion While the PGS for educational attainment is a robust predictor of victimisation, many PGSs are differentially associated with victimisation depending on the informant. Such findings highlight the need to pay close attention to the phenotypic assessment of victimisation, and show that using multiple informants can both strengthen and provide unique insight into how associations may occur.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJCPP AdvancesMême sujetCognitive Abilities and TestingTravaux en français237 207