Examining the association between cognitive ability and emotional problems across childhood using a genetically informative design: could there be a causal relationship?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emotional problems co-occur with difficulties in verbal and nonverbal cognitive ability, yet the pathways underlying their association remain poorly understood: It is unclear whether effects may be causal, and to what extent they may run from cognition to emotion, or vice versa. METHODS: Our preregistered analyses included 5,124 twin pairs from the Twins Early Development Study (TEDS). At ages 7, 9 and 12, emotional problems were assessed through the strengths and difficulties questionnaire, and cognition was assessed using task-based measures. Cross-lagged models examined the influence of cognition and subdomains of verbal and nonverbal abilities on emotional problems and vice versa, across development. Genetic cross-lagged models examined the effect of cognition on emotional problems and vice versa, after controlling for shared genetic and environmental influence. RESULTS: Cross-lagged paths in both directions were observed between cognitive ability and emotional problems (from -0.11 to -0.05). Cross-lagged associations that persisted after accounting for common genetic and environmental influences were between nonverbal ability and emotional problems. Higher emotional problems at age 7 predicted lower nonverbal ability at age 9, with 22% of the phenotypic association remaining. This, in turn, predicted greater emotional problems at age 12, with 13% of the association remaining. CONCLUSIONS: Genetic and environmental factors accounted for a large proportion of the cross-lagged associations. Emotional problems in early childhood could result in a cascade effect, leading to lower nonverbal cognition in middle childhood, which increases the risk of emotional problems in late childhood. These findings highlight the importance of age- and domain-specific interventions.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».