Stability and change of psychopathology symptoms among youth with chronic physical illness: A latent transition analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundThis study examined whether youth transition between different mental health symptom profiles over time, and what factors predict these transitions. Understanding the stability and change in psychopathology helps discern whether certain behaviours are temporary or signs of persistent problems.MethodsData were drawn from a longitudinal study of 263 youth (ages 2-16) with chronic physical illness and their parents, assessed at baseline (T1), six months (T2), 12 months (T3), and 24 months (T4). Parents reported on youth psychopathology using the Emotional Behavioural Scales (EBS). Latent profile analysis identified psychopathology profiles, and latent transition analysis quantified the probability that youth remained or moved between groups over time.ResultsFour profiles were identified: low psychopathology (LP), primarily internalizing (PI), primarily externalizing (PE), and high psychopathology (HP). Homotypic continuity (i.e., remaining in the same profile over time) was lower for the PI, PE, and HP subgroups. Youth in the PI subgroup were more likely to transition to the LP, while those in HP showed greater stability, with many remaining in the high-symptom groups. Child age, parent psychopathology, and parent education significantly predicted profile transitions.ConclusionsMost youth showed changes in their mental health over time, but a small proportion with HP (<5%) had more persistent problems. Results demonstrate the need for early identification and intervention for youth at risk of chronic mental health difficulties.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».