Maltreatment and parenting in youth with primary and secondary callous‐unemotional traits: Anxiety matters
Notice bibliographique
Résumé
Background: Youth with conduct disorder (CD) and high callous-unemotional (CU) traits are not a homogenous group and can be disaggregated into primary and secondary subgroups. However, there are inconsistencies in defining primary and secondary subgroups, with some studies using anxiety, others using maltreatment and still others using both features to identify subgroups. There is a paucity of work comparing primary and secondary subgroups with typically developing (TD) youth on experiences of maltreatment and parenting as well as a lack of studies investigating sex differences. Methods: = 885, 60% female), we used latent profile analysis in youth with CD aged between 9 and 18 years to address four aims: (i) to demonstrate how primary and secondary subgroup membership differs when anxiety, maltreatment, or both are used as continuous indicators, (ii) to compare primary and secondary subgroups with TD youth on abuse and neglect measures, and (iii) to compare primary and secondary subgroups with TD youth on parenting experiences, and (iv) to examine whether the results were consistent across sexes. Results: values >0.05). Conclusions: We provide evidence that anxiety and maltreatment cannot be used interchangeably to identify youth with primary versus secondary CU traits. Anxiey yielded the best fitting and most theoretically interpretable classifications across both sexes. Our results signify the need for researchers and clinicians to adopt a unified approach to defining primary and secondary subgroups of CU traits using anxiety in both sexes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».