P factor in children with chronic physical illness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The p factor represents the overall liability for the development of mental illness. While evidence supporting the p factor in adults has been reported, studies in children are fewer, and none have examined the p factor in children with chronic physical illness (CPI). OBJECTIVE: We aimed to model the p factor in a longitudinal sample of children with CPI using a parent-reported checklist and examine its construct validity against a structured diagnostic interview. METHODS: We used data from 263 children aged 2-16 years diagnosed with a CPI who were enrolled in the Multimorbidity in Children and Youth across the Life-course (MY LIFE) study. The p factor was modelled using the Emotional Behavioural Scales over 24 months using confirmatory factor analysis. Validation of the p factor was set against the Mini International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents. RESULTS: = 9.66(4), p = 0.047]. p factor scores were correlated with the number of different mental illness diagnoses (r = 0.71) and total number of diagnoses (r = 0.72). Dose-response relationships were shown for the number of different diagnoses (p < 0.001) and total number of diagnoses (p < 0.001). CONCLUSION: In this first study of the p factor in children with CPI, we showed evidence of its bi-factor structure and associations with mental illness diagnoses. Mental comorbidity in children with CPI is pervasive and warrants transdiagnostic approaches to integrated pediatric care.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».