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Enregistrement W2121587287 · doi:10.1093/jpepsy/jst064

Infant Pain-Related Negative Affect at 12 Months of Age: Early Infant and Caregiver Predictors

2013· article· en· W2121587287 sur OpenAlexafffund
Laila Din Osmun, Rebecca Pillai Riddell, David B. Flora

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Psychology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAffect (linguistics)PsychologyDevelopmental psychologyMedicineClinical psychologyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the predictive relationships of early infant and caregiver variables on expressed pain-related negative affect duration at the 12-month immunization. METHODS: Infants and their caregivers (N = 255) were followed during immunization appointments over the first year of life. Latent growth curve modeling in a structural equation modeling context was used. RESULTS: Higher levels of initial infant pain reactivity at 2 months and caregiver emotional availability averaged across 2, 4, and 6 months of age were related to larger decreases in the duration of infant negative affect over the first 6 months of life. Longer duration of infant negative affect at 2 months and poorer regulation of infant negative affect over the first 6 months of life predicted longer durations of infant negative affect by 12 months. CONCLUSIONS: Infant negative affect at 12 months was a function of both infant factors and the quality of caregiver interactive behaviors (emotional availability) in early infancy.

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)0,001
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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