The association between psychotic-like experiences and violent behavior in adolescents: a cross-lagged longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Psychotic-like experiences (PLEs) have been identified as risk factors for mental health issues and behavioral problems including violence. While cross-sectional studies suggest an association between PLEs and violent behavior in adolescents, their longitudinal relationship remains unexamined. This study aims to examine the temporal association between PLEs and violent behavior in adolescents. PLEs and violent behavior were assessed using data from self-report surveys conducted from 2011 to 2019 in a Tokyo junior and senior high school (grades 7-12). The study included 1685 participants aged 12-18 surveyed annually for up to 6 years. Random intercept cross-lagged panel models (RI-CLPMs) were used to examine between-person and within-person associations among study variables, with analyses stratified by gender. Results showed a bidirectional relationship between PLEs and violent behavior on both the between-person (β = 0.23, p < 0.001) and within-person levels (β = 0.07-0.25, p < 0.05). This relationship was significant for PLEs and violence towards objects (between-person: β = 0.22, p < 0.001; within-person: β = 0.07-0.32, p < 0.05), but not for PLEs and interpersonal violence. When analyzed by gender, these associations were significant in girls but not in boys. The findings suggested that PLEs may have a bidirectional relationship with violent behavior (especially violence towards objects), particularly in girls, indicating potential gender-specific pathways in this association. Further research should explore the underlying mechanisms of this bidirectional relationship, with a focus on gender-specific factors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».