Structure of Psychopathology in Romanian Preschool-Aged Children in an Epidemiological and a High-Risk Sample
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Research on bifactor models of psychopathology in early childhood is limited to community samples with little longitudinal follow-up. We examined general and specific forms of psychopathology within 2 independent samples of preschool-aged Romanian children. Within a sample with children exposed to psychosocial deprivation, we also examined antecedents and longitudinal outcomes of the general factor. Method: One sample consisted of 350 Romanian children (mean age = 39.7 months, SD = 10.9) from an epidemiological study; the second sample consisted of 170 Romanian children (mean age = 55.6 months, SD = 1.9) exposed to severe early-life deprivation, as well as community comparison children, with longitudinal follow-up at 8 and 12 years. Psychopathology symptoms were assessed through caregiver-reported structured clinical interviews. Results: An SI-1 bifactor model of psychopathology was supported in both samples and included specific factors for externalizing, internalizing, and disturbed relatedness symptoms. In the second sample, longer duration of psychosocial deprivation and lower-quality caregiving were associated with higher scores on the general and all specific factors. Higher scores on the general factor were associated with later cognitive function, competence, and psychopathology symptoms. Considering all factors together, only the general factor explained variance in later childhood outcomes and was slightly stronger compared to a total symptom count for some, but not all, outcomes. Conclusion: General psychopathology in early childhood explains meaningful variance in child outcomes across multiple domains of functioning in later childhood. However, important questions remain regarding its clinical utility and usefulness, given complex measurement and limited explanatory power beyond the more accessible approach of a total symptom count. Clinical trial registration information: The Bucharest Early Intervention Project; https://clinicaltrials.gov/; NCT00747396.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».