Childhood predictors of psychopathic traits in a sample of males followed from age 6 to 33
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Introduction Les traits psychopathiques sont associés à de multiples conséquences négatives, comprenant la violence, les vols et autres crimes, et sont souvent accompagnés de maladies mentales. Ils imposent une charge financière et psychologique lourde sur les individus et sur toute la société. Ces conséquences malencontreuses des traits psychopathiques exigent une détection et un traitement précoces pour les personnes affectées, parce qu’une intervention sur des individus plus âgés est moins efficace et plus coûteuse. Une détection et un traitement précoces des traits psychopathiques exigent une compréhension profonde et une bonne connaissance de leurs prédicteurs et de leurs signes précoces. Des articles publiés antérieurement rapportent plusieurs facteurs de l’enfance qui sont associés aux traits psychopathiques à l’âge adulte : environnement pauvre, statut socio-économique de la famille, troubles de comportement dans l’enfance et l’adolescence, et la performance scolaire. Cependant, les études prospectives menées sur ces prédicteurs sont rares. La plupart des études sur ces prédicteurs sont rétrospectives, et contiennent peu de variables analysées. D’autres études ont été faites sur une période de suivi très courte, et d’autres encore ont été conduites sur des population spécifiques, tels les prisonniers ou les malades recrutés dans des cliniques, ce qui limite la généralisation des résultats. Objectifs Cette thèse a pour but d’identifier les variables environnementales, familiales et individuelles mesurées dans l’enfance, qui prédisent les traits psychopathiques à l’âge adulte. Ces objectifs seront rapportés dans trois articles. Le premier article a pour but de déterminer la valeur prédictive de l’environnement et des caractéristiques des parents, mesurés lorsque l’individu avait 6 ans, 10 ans et 12 ans, et la valeur prédictive du progrès scolaire de cet individu à 12 ans, en rapport avec le niveau des traits psychopathiques du même individu à 33 ans. Le deuxième article a pour but d’identifier les interconnections latentes entre ces variables de l’environnement, de la famille et de l’enfance, qui conduisent aux traits psychopathiques à 33 ans. Et le troisième article a pour but de comparer les sous-types de participants qui présentent des troubles de conduite, avec ou sans caractère sans coeur ni émotion, en ce qui concerne les traits psychopathiques à 33 ans, la violence et les maladies mentales. Méthodes Deux études de cohorte ont été utilisée pour extraire les données analysées dans cette thèse, l’Étude Longitudinale et Expérimentale de Montréal (Tremblay et al., 1991) et l’Étude Longitudinale du Québec sur les Enfants des Garderies (Rouquette et al., 2014). Un total de 311 participants ont été inclus dans les analyses finales. Les variables ont été investiguées dans l’environnement et la famille de chaque participant en questionnant les parents et en consultant les services scolaires et judiciaires de la province du Québec, sur une période de vie allant de l’âge de 6 ans jusqu’à l’âge adulte. Les analyses statistiques ont été conduites en fonction des objectifs de l’étude : 1) Analyses de régression linéaire hiérarchique : pour ressortir les prédicteurs des traits psychopathiques à 6 ans, à 10 ans et à 12 ans; 2) Modèles d’équation structural : pour identifier les interconnections latentes entre les prédicteurs; 3) Modèles de régression logistique multinomiale : pour ressortir les associations entre groupes de risque, construits en utilisant les facteurs de risque de l’enfance et leur association avec les traits psychopathiques, tels que les comportements violents, et les maladies mentales. Conclusion and recommandation Jusqu’à ce jour, tous les programmes d’intervention ciblant les traits psychopathiques et leurs prédicteurs sont construits sur base de prévention secondaire ou tertiaire, essayant de normaliser des troubles de comportement déjà présents, ou essayant de traiter leurs conséquences négatives. Partant de nos trouvailles, nous avons montré l’efficience de programmes d’intervention élaboré selon la philosophie d’intervention primaire. En effet, nous avons montré que les programmes d’intervention pourraient être moins coûteux pour la société, et plus efficace dans la correction des mauvais comportements de l’enfance et de l’adolescence, s’ils étaient appliqués préventivement, bien avant la manifestation des prédicteurs des traits psychopathiques et leurs corollaires. Ceci implique que ces interventions devraient cibler, non seulement les prédicteurs de l’enfance et leurs corollaires, mais aussi ceux qui peuvent se manifester chez les futurs parents, tant dans la période prénatale que dans la période post-natale. Nous soulignons donc l’importance d’implanter des programmes d’intervention primaire ciblant les traits psychopathiques, programmes similaires à ceux qui existent pour d’autres problèmes de santé publique.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».