Implicit measures of early-life family conditions: Relationships to psychosocial characteristics and cardiovascular disease risk in adulthood.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: An implicit measure of early-life family conditions was created to help address potential biases in responses to self-reported questionnaires of early-life family environments. We investigated whether a computerized affect attribution paradigm designed to capture implicit, affective responses (anger, fear, warmth) regarding early-life family environments was (a) stable over time, (b) associated with self-reports of childhood family environments, (c) able to predict adult psychosocial profiles (perceived social support, heightened vigilance), and (d) able to predict adult cardiovascular risk (blood pressure) either alone or in conjunction with a measure of early-life socioeconomic status. METHOD: Two studies were conducted to examine reliability and validity of the affect attribution paradigm (Study 1, N = 94) and associated adult psychosocial outcomes and cardiovascular risk (Study 2, N = 122). RESULTS: Responses on the affect attribution paradigm showed significant correlations over a 6-month period, and were moderately associated with self-reports of childhood family environments. Greater attributed negative affect about early-life family conditions predicted lower levels of current perceived social support and heightened vigilance in adulthood. Attributed negative affect also interacted with early-life socioeconomic status (SES) to marginally predict resting systolic blood pressure (SBP), such that those individuals high in early-life SES but who had implicit negative affect attributed to early-life family conditions had SBP levels that were as high as individuals low in early-life SES. CONCLUSION: Implicit measures of early-life family conditions are a useful approach for assessing the psychosocial nature of early-life environments and linking them to adult psychosocial and physiological health profiles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».