Developmental origins of infant stress reactivity profiles: A multi‐system approach
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study tested the hypothesis that maternal physiological and psychological variables during pregnancy discriminate between theoretically informed infant stress reactivity profiles. METHODS: The sample comprised 254 women and their infants. Maternal mood, salivary cortisol, respiratory sinus arrhythmia (RSA), and salivary α-amylase (sAA) were assessed at 15 and 32 weeks gestational age. Infant salivary cortisol, RSA, and sAA reactivity were assessed in response to a structured laboratory frustration task at 6 months of age. Infant responses were used to classify them into stress reactivity profiles using three different classification schemes: hypothalamic-pituitary-adrenal (HPA)-axis, autonomic, and multi-system. Discriminant function analyses evaluated the prenatal variables that best discriminated infant reactivity profiles within each classification scheme. RESULTS: Maternal stress biomarkers, along with self-reported psychological distress during pregnancy, discriminated between infant stress reactivity profiles. CONCLUSIONS: These results suggest that maternal psychological and physiological states during pregnancy have broad effects on the development of the infant stress response systems. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Dev Psychobiol 58: 578-599, 2016.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».