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Enregistrement W2041812239 · doi:10.1155/2013/203061

Linking Early Adversity, Emotion Dysregulation, and Psychopathology: The Case of Extremely Low Birth Weight Infants

2013· article· en· W2041812239 sur OpenAlexaff
Lauren Drvaric, Ryan J. Van Lieshout, Louis A. Schmidt

Notice bibliographique

RevueChild Development Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychopathologyPsychologyVagal toneDevelopmental psychologyPopulationLow birth weightElectroencephalographyClinical psychologyNeuroscienceAutonomic nervous systemHeart rateMedicineInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to regulate emotion is a crucial process that humans utilize in order to adapt to the demands of environmental constraints. Individuals exposed to early adverse life events such as being born at an extremely low birth weight (ELBW, 501–1000 g) are known to have problems regulating emotion which have been linked to the development of psychopathology in this population. Recent studies have used psychophysiological measures, such as electroencephalogram (EEG) and cardiac vagal tone, to index emotion regulatory processes. The purpose of this paper was three-fold: (1) to investigate the relation between ELBW and emotion regulation issues (pathway 1), (2) to review studies investigating the relation between early emotion regulation and later internalizing problems (pathway 2); and (3) to provide a model in which two psychophysiological measures (i.e., frontal EEG asymmetry and cardiac vagal tone) are suggested to understand the proposed conceptual pathways in the relation between ELBW and psychopathology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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