A thorough investigation of the bifactor model of psychopathology in a representative birth cohort: Testing internal and predictive validity to inform models of comorbidity.
Notice bibliographique
Résumé
This study used symptom dimensions reflecting DSM-V internalizing, externalizing, eating disorders, and substance use (SU) and related problems to thoroughly investigate the structure of psychopathology in mid-adolescence (15 and 17 years, N = 1,515, 52% female). Compared to other hierarchical configurations (unidimensional, correlated factors, or higher-order model), a bifactor model of psychopathology wherein all first-order symptom dimensions loaded onto a second-order general psychopathology factor (P factor) and one of three, second-order specific internalizing, externalizing, or SU factors, best captured the structure of the psychopathology in mid-adolescence. This bifactor model was then used to predict several distinct mental health disorders and alcohol use disorder (AUD) at 20 years, via a structural equation model (SEM). The P factor (bifactor model) was associated with all but one outcome (suicidal ideation without an attempt), at 20 years. Controlling for the P factor, there were no additional, positive, temporal cross-associations (i.e., between mental health (mid-adolescence) and AUD at 20 years, or between SU (mid-adolescence) and mental health problems at 20 years). These results are bolstered by findings from a well-fitting correlated factors model. Namely, when mid-adolescent psychopathology was modeled using an adjusted correlated factors model, associations with outcomes at 20 years were largely masked, with no significant partial, temporal cross-associations. Thus, collectively, findings indicate that comorbidity between SU and mental health in youth may be largely attributable to an underlying liability to experience both problems (i.e., P factor). Ultimately, results support targeting the common liability to psychopathology in the prevention of later mental health problems and AUD. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».