Exploring the Relationship of Cognitive Disengagement Syndrome and Attention Deficit/Hyperactivity Disorder with Emotional Dysregulation: A Twin Study in Childhood and Adolescence
Notice bibliographique
Résumé
Data on the genetic and environmental factors underlying the co-occurrence of Cognitive Disengagement Syndrome (CDS), Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), and Emotional Dysregulation (ED) are limited. This study aimed to explore the nature of the associations between CDS, ADHD with ED, and to assess the role of shared etiological factors in explaining their comorbidity. We analyzed a sample of 400 Italian twin pairs aged 8–18, from Northern Italy and enrolled in the Italian Twin Registry. Bivariate genetic analyses were conducted using parent-rated CBCL scores for CDS, ADHD, and ED. For both CDS–ED and ADHD–ED associations, the best-fitting models were Cholesky AE models (−2LL = −849.167 and −339.030, respectively; p > 0.05), suggesting that the covariation was mainly due to additive genetic factors (CDS–ED—A = 0.81, 95% CI [0.66–0.95]; ADHD–ED—A = 0.86, 95% CI [0.75–0.95]). More than half of the genes were shown to be shared among the phenotypes. Non-shared environmental contributions were smaller (CDS–ED—E = 0.19, 95% CI [0.05–0.34]; ADHD–ED—E = 0.14, 95% CI [0.05–0.25]), indicating interrelated but distinct constructs. Despite some limitations, particularly the exclusive use of the CBCL, findings highlight the importance of monitoring ED symptoms in individuals with CDS or ADHD, and vice versa.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».