Longitudinal Patterns of Early Neurocognitive Deficits and Behavioral Dysregulation in High-Risk Paediatric Populations
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to explore the growth patterns of neurocognitive deficiencies and behavioral deregulation in high-risk children over four years. Using a sample of 190 children recruited through clinical referrals and early intervention programs, this study utilizes standardized neuropsychological evaluations alongside behavioral risk assessments to retrieve data at multiple points in time, examining the interplay between cognitive delays and behavioral issues. The results indicate that earlier executive function deficits strongly predict the development of persistent dysregulated control areas, especially externalized aggressive and impulsive behaviors. Cluster analysis revealed three distinct risk profiles, each with unique neurocognitive-behavioral features. Working memory deficits, delayed verbal processing, and the presence of the institutional setting emerged through multivariate regression analysis as the most dominant explainers for behavioral decrements. Further analysis indicated a subgroup of children with moderate intellectual disabilities showed the greatest behavioral decline when coupled with unremediated cognitive lags. Notably, subjects who received structured cognitive skills and validated reproductive health interventions demonstrated significant behavioral stabilization, suggesting proactive neurodevelopmental care can redirect negative behavioral trends. These findings highlight the urgency of proactive integrated neurodevelopmental surveillance and tailored intervention framework within paediatric risk management paradigms.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».