Inattention, academic underachievement, and depressive symptoms: uncovering environmental and genetic pathways from middle to late childhood
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: School underachievement has been shown to mediate the association between inattention and depressive symptoms in middle childhood. However, is it not clear whether these sequential associations are underpinned by genetic and environmental pathways, and the extent to which associated disruptive behaviors, such as hyperactivity/impulsivity, and peer relation difficulties partly account for these associations. Methods: The present study used a longitudinal study of twins assessed from Kindergarten to Grade 6 to address these questions using multivariate biometric modeling. Results: The hypothesized genetically informed (twin) model revealed that over and above disruptive behaviors and relational difficulties, there was evidence for (1) shared genetic factors partly accounting for these associations, and for (2) putative phenotype-to-phenotype associations sequentially linking inattention, school achievement, and depressive symptoms. Discussion: Confirmation of the expected sequence of phenotype-to-phenotype associations (i.e., in addition to shared genetic factors) suggests an environmental pathway linking these phenotypes. The discussion focuses on the relevance and significance of these pathways for understanding the development of school and mental health problems, as well as for the identification of children at risk and early preventive interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».