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Enregistrement W4414029993 · doi:10.1111/jcpp.70044

Sex‐specific pathways from early irritability trajectories to later suicidal ideations and behaviors: Findings from the <scp>ABCD</scp> study®

2025· article· en· W4414029993 sur OpenAlexaff
Nellia Bellaert, Lanting Zhang, Haoran Zhuo, Massimiliano Orri, Zeyan Liew, Wan‐Ling Tseng

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Psychology and Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBipolar Disorder and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCharles H. Hood FoundationYale Center for Clinical Investigation, Yale School of MedicineNational Institute of Mental HealthFonds De La Recherche Scientifique - FNRSBelgian American Educational Foundation
Mots-clésIrritabilityAggressionPsychologyPsychopathologyChild Behavior ChecklistSuicidal ideationClinical psychologyDevelopmental psychologyPoison controlInjury preventionPsychiatryAnxietyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies have demonstrated that children with high irritability are at increased risk for suicidal ideations and behaviors. However, they have mostly relied on teacher reports and shown mixed findings regarding sex differences. We aimed to identify developmental trajectories of childhood irritability, test their direct and indirect (through psychopathology) associations with adolescent suicidal ideations and behaviors, and examine whether these associations differed by sex. METHODS: This study used five waves of data from the adolescent brain cognitive development (ABCD) Study (N = 4,583). Parents rated their children's irritability yearly from ages 9-10 to ages 11-12, internalizing (e.g. depression) and externalizing (e.g. aggression) symptoms at ages 12-13, and suicidal ideations and behaviors (SIBs) at ages 13-14 using the child behavior checklist. Subgroups of irritability trajectories were derived using growth mixture modeling. Path analysis was conducted to test the total, direct, and indirect pathways from irritability trajectories to SIBs through internalizing and externalizing symptoms, and sex differences in those paths. RESULTS: Four irritability trajectories were identified: low-stable (73.01%), rising (12.04%), declining (10.28%), and high-stable (4.67%). Compared with the other trajectories, children on the high-stable irritability trajectory were at higher risk for suicidal ideations (β = .13, p < .001), directly (β = .03, p = .04) and indirectly through internalizing and externalizing (β = .04 and 0.05, respectively, p's < .001) symptoms. Sex differences emerged for the rising and declining trajectories: pathways to suicidal ideations were mainly mediated by internalizing symptoms in females and externalizing symptoms in males. Pathways from all irritability trajectories to suicidal behaviors were mediated by internalizing and externalizing symptoms and were stronger in females than males. CONCLUSIONS: Distinct trajectories of parent-reported irritability in childhood are differentially associated with suicidal ideation and behavior in adolescence, with the high-stable trajectory conferring the greatest risk. Internalizing and externalizing symptoms play key mediating roles, with notable sex differences in children following rising and declining irritability trajectories. Females with high irritability at any time point in preadolescence were at particular risk for suicidal behaviors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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