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Enregistrement W4404432482 · doi:10.1016/j.rasd.2024.102519

Investigating the general psychopathology factor in autistic youth

2024· article· en· W4404432482 sur OpenAlexafffundabout
Hannah Muriel Robb Burrows, Brianne Derby, Laura de la Roche, Melissa Susko, Rob Nicolson, Stelios Georgiades, Jessica Jones, Evdokia Anagnostou, Elizabeth Kelley

Notice bibliographique

RevueResearch in autism spectrum disorders · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityWestern UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Brain Institute
Mots-clésPsychologyPsychopathologyFactor (programming language)Developmental psychologyAutismClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autistic youth are at higher risk of presenting with co-occurring internalizing (I) (i.e., anxiety and depression) and externalizing (E) (i.e., aggression and impulsivity) disorders (Bauminger et al., 2010). The Child Behavior Checklist for ages 6–18 (CBCL/6-18; Achenbach & Rescorla, 2001) is a measure of I-E disorders and symptoms in autistic and neurotypical youth, providing norm-referenced subscales as factors for each form of psychopathology. The general psychopathology or “ p ” factor may provide a better measure of co-occurring disorders in autism as it has not been evaluated in this population contextually to date. The p factor proposes that psychopathological disorders come from the same etiological factor, implying that we can measure all I-E disorders as indicators of p . Using archival data from the Province of Ontario Neurodevelopmental Disorders (POND) Network , ( N = 782) autistic youths’ raw scores from the CBCL/6-18 were analyzed using two confirmatory factor analyses (CFAs): an I-E CFA and a p factor CFA. An exploratory factor analysis (EFA) was also conducted to determine the best-fitting factor structure. A chi-square difference test compared each CFA to find the best model fit. Results reported each model as individually significant, however, based on recommendations from Hoyle and Panter (1995), neither model had an acceptable fit. Given that neither the p factor nor the internalizing/externalizing factor models had appropriate fit, it is recommended that future research investigate whether the CBCL/6–18 is the most appropriate measure for assessing co-occurring symptoms in autistic youth. The results of the EFA also suggest that the CBCL may not be the most appropriate measure for autistic youth. • This is the first study to investigate the p factor for co-occurring conditions in autism. • We used CFAs to investigate fit in I-E or p- factor models. • Neither I-E nor p- factor models were a good fit to the data. • Several items had to be eliminated as they did not load on their respective factors. • The CBCL/6–18 needs further research to determine its utility in autism research.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,208
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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