Childhood predictors of cluster A personality disorder traits in adolescence: a seven-wave birth cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Cluster A personality disorders are hypothesized to have their origins in childhood, but little prospective research exists to support this contention. We investigated whether factors intrinsic to the child, social-relational and environmental factors, and symptoms of other psychopathologies in childhood predict paranoid, schizoid, and schizotypal personality disorder traits at age 16. A sample from two birth cohorts in Trondheim, Norway (n = 1,077; 50.9% female) was examined biennially from age 4-16. Cluster A personality disorder traits were assessed with the Structured Clinical Interview for DSM-5 Personality Disorders and regressed on the intercept and growth in child risk and protective factors up to age 14. The prevalence of any Cluster A PD at age 16 was 2.41% (95% CI: 1.12, 3.69); paranoid 1.36% (CI: 0.42, 2.31); schizoid 0.56% (CI: -0.11, 1.23); schizotypal 1.05% (CI: 0.23, 1.87). Elevated and rising levels of odd or eccentric behavior, heightened and increasing neuroticism, low conscientiousness, declining self-esteem, and growing emotional and behavioral difficulties predicted both paranoid and schizotypal features, whereas low and rising levels of insecure attachment predicted paranoid traits only. Schizotypal traits also shared early risk factors with schizoid traits: Problems with emotion regulation and cluster A traits in parents. Several assumed predictors were unpredictive: Having an imaginary friend, disorganized attachment, negative life-events, and autism spectrum symptoms. In conclusion, cluster A traits at age 16 can be predicted by a range of factors already evident in childhood and early adolescence, most notably oddity, symptoms of emotional and behavioral disorders, low self-esteem, social withdrawal, and personality traits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».