Maternal prenatal felt security and infant health at birth interact to predict infant fussing and crying at 12 months postpartum.
Notice bibliographique
Résumé
Infants born with medical problems are at risk for less optimal developmental outcomes. This may be, in part, because neonatal medical problems are associated with maternal distress, which may adversely impact infants. However, the reserve capacity model suggests that an individual's bank of psychosocial resources buffers the adverse effects of later-encountered stressors. This prospective longitudinal study examined whether preexisting maternal psychosocial resources, conceptualized as felt security in close relationships, moderate the association between neonatal medical problems and infant fussing and crying 12 months postpartum. Maternal felt security was measured by assessing its indicators in 5,092 pregnant women. At birth, infants were classified as healthy or having a medical problem. At 12 months, experience sampling was used to assess daily maternal reports of fussing and crying in 135 mothers of infants who were healthy or had medical problems at birth. Confirmatory factor analyses revealed that attachment, relationship quality, self-esteem, and social support can be conceptualized as indicators of a single felt security factor. Multiple regression analyses revealed that prenatal maternal felt security interacts with infant health at birth to predict fussing and crying at 12 months. Among infants born with medical problems, higher felt security predicted decreased fussing and crying. Maternal felt security assessed before birth dampens the association between neonatal medical problems and subsequent infant behavior. This supports the hypothesis that psychosocial resources in reserve can be called upon in the face of a stressor to reduce its adverse effects on the self or others.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».