A Stitch in Time Saves Nine: Early Trajectories of Psychotic-Like Experiences (PLEs) and Cognitive Bias in Children from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study.
Notice bibliographique
Résumé
Psychiatric disorders often emerge in late adolescence, but identifying childhood risk factors can promote earlier detection and prevent severe mental illness. Psychotic-like experiences (PLEs), a mild form of subclinical psychotic symptoms, are more common in childhood than adulthood. Their persistence may be crucial to understanding their clinical significance. Few studies have explored the link between persistent PLEs and mental health outcomes in adolescence. Cognitive biases, including attentional biases toward emotional stimuli, are linked to various mental health symptoms such as psychosis. This study investigates whether persistent, distressing PLEs co-occur with attentional bias and predict later psychopathology. We hypothesize that distressing PLEs at two or more timepoints correlate with attentional bias (measured at the one year and three year follow-ups) and predict higher symptoms of emotional dysfunction, psychosis, and externalizing psychopathology. Our sample, from the Adolescent Brain Cognitive Development study (Data Release 5.0), included 5740 participants (mean age = 9.5, SD = 0.5). Preliminary results showed no significant relationship between Emotional Stroop performance and distressing PLEs at year one and year three, as indicated by mean endorsed distress scores. Correlations did not differ for participants with a mean distress score above zero across a minimum of two assessments. These findings could suggest that persistent-distressing PLEs in childhood may predict a different domain of future symptoms than attentional biases toward emotional stimuli. Ongoing analyses will help determine the relevance of attentional biases and persistent distressing PLEs in predicting future symptoms of emotional dysfunction, externalizing, and psychosis.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».