Family functioning in families with 11-year-old children at familial high risk of schizophrenia or bipolar disorder and population-based controls: The Danish High Risk and Resilience Study VIA 11
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Poorer family functioning during childhood is associated with severe mental disorders in adulthood in the general population. However, family functioning is understudied in families with parental schizophrenia or bipolar disorder. We aimed to investigate family functioning in families with 11-year-old children of parents with schizophrenia or bipolar disorder compared with controls. Second, we aimed to examine associations between family functioning and levels of child psychopathology, child global functioning, and parental social functioning. Methods In this prospective, population-based cohort study, we included 160 families with parental schizophrenia, 95 families with parental bipolar disorder, and 177 control families. Family functioning was measured with the 12-item version of the McMaster Family Assessment Device – General Functional Scale. Results Families with parental schizophrenia (Cohen’s d = 0.29; p = .002) and parental bipolar disorder (Cohen’s d = 0.34; p = .004) had significantly poorer family functioning and a significantly higher prevalence of clinically significant family dysfunction (Cohen’s d range = 0.29–0.34; p values = .007) than control families. Across study groups, poorer family functioning was associated with higher levels of child psychopathology and poorer social functioning of the primary caregiver ( p values < .001). Conclusions Children in families with parental schizophrenia or bipolar disorder are at increased risk of experiencing family dysfunction, and poorer family functioning confers risk for more symptoms of child psychopathology and poorer parental social functioning. Future studies should investigate the potentially predictive value of family dysfunction in relation to later illness onset and other adverse outcomes in these populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».