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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».