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Enregistrement W4411237100 · doi:10.1002/jcv2.70016

Mapping developmental transitions in mental health from mid‐ to late‐adolescence: Concurrent and longitudinal links to cognition

2025· article· en· W4411237100 sur OpenAlexaff
Silvana Mareva, Jenna Parker, Marc Bennett, Laura Pass, Tobias Banaschewski, Arun L.W. Bokde, Sylvane Desrivières, Herta Flor, Sarah Hohmann, Dimitri Papadopoulos Orfanos, Hugh Garavan, Penny Gowland, Henrik Walter, Rüdiger Brühl, Jean‐Luc Martinot, Marie‐Laure Paillère Martinot, Éric Artiges, Frauke Nees, Tomáš Paus, Luise Poustka, Michael N. Smolka, Nilakshi Vaidya, Robert Whelan, Joni Holmes

Notice bibliographique

RevueJCPP Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilFédération pour la Recherche sur le CerveauFondation de FranceBundesministerium für Bildung und ForschungFondation pour la Recherche MédicaleNational Natural Science Foundation of ChinaInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionMission Interministérielle de Lutte Contre les Drogues et les Conduites AddictivesScience Foundation IrelandUK Research and InnovationDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Institutes of HealthFondation de l'Avenir pour la Recherche Médicale Appliquée
Mots-clésMental healthCognitionPsychologyDevelopmental psychologyLongitudinal studyCognitive psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Developmental changes in mental health are mostly mapped between childhood and adolescence or childhood and adulthood. This study maps developmental transitions in mental health profiles from mid‐ to late‐adolescence, exploring how these transitions relate to cognitive function in mid‐adolescence. Method Participants from the IMAGEN cohort ( N = 1304) were followed from mid‐ (14 years) to late (22 years) adolescence. K‐means clustering was applied to data from those with elevated mental health problems to identify common profiles of mental health symptoms at each timepoint ( n = 784 at 14 years, n = 655 at 22 years). Those with no mental health symptoms formed a comparison group ( n = 520 at 14 years, n = 649 at 22 years). Transitions between the groups were mapped across time and related to cognitive function at age 14. Results Three distinct mental health profiles were identified: presentations of externalising, internalising, or social problems. These were similar in mid‐ and late adolescence. Externalising problems were more common in mid‐adolescence. Persistent externalising and social problems were related to cognitive function in mid‐adolescence, but problems that emerged or resolved in late adolescence were not. Conclusions These data highlight the importance of understanding the developmental context in which mental health symptoms occur, and the cognitive factors linked to their persistence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,304 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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