Predictors of Depressive Symptoms in Autistic Youth—A Longitudinal Study From the Province of Ontario Neurodevelopmental Disorders (POND) Network: Prédicteurs des symptômes dépressifs chez les jeunes autistes—une étude longitudinale du Réseau des troubles neurodéveloppementaux de la province de l’Ontario (réseau POND)
Notice bibliographique
Résumé
Objective The objective of this study was to identify longitudinal predictors of depressive symptoms in autistic children and youth. Methods Participants were youth with a diagnosis of autism who were part of the Province of Ontario Neurodevelopmental Disorders Network longitudinal substudy. Depressive symptoms were assessed using the child behaviour checklist (CBCL) affective problems subscale. Univariate and multivariable logistic regression models were used to estimate odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for the associations between clinical and demographic characteristics at baseline (T1) and clinically elevated depressive symptoms (CEDS) approximately 4 years later (T2). Results The mean age of participants ( n = 75) at T1 was 9.8 years ( SD = 2.7) and at T2 was 14.1 years ( SD = 2.8). A total of 37% and 35% of participants had CEDS at T1 and T2, respectively. Additionally, 24% of participants had CEDS at both T1 and T2. T1 characteristics associated with T2 CEDS were: loneliness (OR = 3.0, 95% CI, 1.1 to 8.8), self-harm (OR = 4.0, 95% CI, 1.1 to 16.9), suicidal ideation (OR = 3.9, 95% CI, 1.0 to 16.5), more social and adaptive skills (OR = 0.3, 95% CI, 0.1 to 0.9), elevated restricted and repetitive behaviours (OR = 3.8, 95% CI, 1.3 to 11.6), psychotropic medication use (OR = 3.0, 95% CI, 1.1 to 8.4), attention-deficient/hyperactivity disorder (OR = 2.8, 95% CI, 1.1 to 7.8), and T1 CEDS (OR = 8.8, 95% CI, 3.1 to 27.0) (uncorrected for multiple comparisons). Associations persisted after adjusting for age and intelligence quotient (IQ) differences. Age, sex, IQ, teasing/bullying on the CBCL, family psychiatric history and family income were not associated with T2 CEDS. Conclusion Our results highlight both high prevalence and high potential for the persistence of depressive symptoms in autism and emphasize the importance of early support to address loneliness and social participation. Plain Language Summary Title Study assessing risk factors for depression in autistic youth
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».