Early life socioeconomic status and metabolic outcomes in adolescents: The role of implicit affect about one’s family.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous research suggests that the quality of early family relationships may moderate the association between lower socioeconomic status (SES) and cardiovascular and other health outcomes. In this study, we investigated how implicit measures of early childhood environments (implicit anger, fear, or warmth about one's family) interacted with early life SES to predict metabolic outcomes in a sample of healthy adolescents. METHOD: Adolescents (N = 259) age 13 to 16 participated with 1 parent. Implicit family affect was measured with a computer-based implicit affect assessment tool. Early life SES was indexed by home crowding (e.g., number of people per bedroom) during the first 5 years of life. Metabolic indicators included resting blood pressure, total cholesterol, glycosylated hemoglobin, and waist circumference. RESULTS: Early life SES significantly interacted with implicit negative family affect in resting systolic blood pressure and diastolic blood pressure levels, such that among those participants with higher early life SES, as implicit negative family affect increased, resting blood pressure also increased. Similarly, early life SES interacted with implicit family warmth to predict total cholesterol levels, such that among those participants with higher early life SES, as implicit family warmth decreased, total cholesterol increased. These patterns were not observed with current SES or with explicit measures of family relationships. CONCLUSIONS: These findings provide evidence that implicit family affect moderates the association between early life SES and adolescent metabolic outcomes in a way that suggests that implicit family affect may be more relevant among higher SES adolescents. The utility of implicit psychosocial measures in cardiovascular health studies, particularly for higher SES samples, is discussed. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».