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Enregistrement W2607398829 · doi:10.1038/tp.2017.28

Infant frontal EEG asymmetry in relation with postnatal maternal depression and parenting behavior

2017· article· en· W2607398829 sur OpenAlexaff
Daniel J. Wen, Ni Ni Soe, Lit Wee Sim, Shamini Sanmugam, Kenneth Kwek, Yap Seng Chong, P. D. Gluckman, Michael J. Meaney, Anne Rifkin‐Graboi, Anqi Qiu

Notice bibliographique

RevueTranslational Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational University Health SystemJPB FoundationMinistry of Education, IndiaNational Medical Research CouncilHarvard University
Mots-clésElectroencephalographyPsychologyDepression (economics)MoodMaternal sensitivityAudiologyBrain asymmetryDevelopmental psychologyMedicinePsychiatryLateralization of brain functionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Right frontal electroencephalogram (EEG) asymmetry associates with negative affect and depressed mood, which, among children, are predicted by maternal depression and poor parenting. This study examined associations of maternal depression and maternal sensitivity with infant frontal EEG asymmetry based on 111 mother-6-month-infant dyads. There were no significant effects of postnatal maternal depression or maternal sensitivity, or their interaction, on infant EEG frontal asymmetry. However, in a subsample for which the infant spent at least 50% of his/her day time hours with his/her mother, both lower maternal sensitivity and higher maternal depression predicted greater relative right frontal EEG asymmetry. Our study further showed that greater relative right frontal EEG asymmetry of 6-month-old infants predicted their greater negative emotionality at 12 months of age. Our study suggested that among infants with sufficient postnatal maternal exposure, both maternal sensitivity and mental health are important influences on early brain development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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