Disentangling the developmental and conceptual links between emotion dysregulation, self-regulation and internalizing and externalizing difficulties in childhood: a longitudinal investigation
Notice bibliographique
Résumé
There is a close association between emotion regulation and mental ill-health but how they influence each other over time is unclear. The close association between the constructs also raises the question of how conceptually distinct or similar they are. We use data from the UK Millennium Cohort Study to investigate temporal and conceptual relationships between emotion regulation and mental health difficulties in childhood.Data from 16,859 children were analysed. The analytic sample included 48.85% female and 51.15% male participants. Ethnic representation was 82.3% White, 3.04% Mixed, 9.4% Asian, and 3.6% as Black or Black British. Study 1 used a cross-lagged model to assess bi-directional effects and temporal sequencing between internalizing and externalizing symptoms and emotion regulation at ages 3, 5, 7 years. We found cascading effects across all ages, whereby emotion dysregulation predicted later mental health difficulties, and externalizing symptoms predicted later emotion dysregulation. Study 2 used a hierarchical bi-factor model, which demonstrated a substantial overlap between the constructs during childhood, with the bi-factor explaining between .52 and .58 of the variance. We also tested the predictive utility of the included factors, of which the bifactor was the best predictor of self-harm and depression symptoms at age 14. Our findings demonstrate a significant overlap between emotion regulation and mental ill-health, which are intrinsically linked with no clear indication of which comes first. Further investigation of this relationship with more comprehensive measures is necessary to reliably inform intervention and prevention efforts.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».