Refining the assessment of disrupted maternal communication: Using item response models to identify central indicators of disrupted behavior
Notice bibliographique
Résumé
The Atypical Maternal Behavior Instrument for Assessment and Classification (AMBIANCE; Bronfman, Madigan, & Lyons-Ruth, 2009-2014; Bronfman, Parsons, & Lyons-Ruth, 1992-2004) is a widely used and well-validated measure for assessing disrupted forms of caregiver responsiveness within parent-child interactions. However, it requires evaluating approximately 150 behavioral items from videotape and extensive training to code, thus making its use impractical in most clinical contexts. Accordingly, the primary aim of the current study was to identify a reduced set of behavioral indicators most central to the AMBIANCE coding system using latent-trait item response theory (IRT) models. Observed mother-infant interaction data previously coded with the AMBIANCE was pooled from laboratories in both North America and Europe (N = 343). Using 2-parameter logistic IRT models, a reduced set of 45 AMBIANCE items was identified. Preliminary convergent and discriminant validity was evaluated in relation to classifications of maternal disrupted communication assigned using the full set of AMBIANCE indicators, to infant attachment disorganization, and to maternal sensitivity. The results supported the construct validity of the refined item set, opening the way for development of a brief screening measure for disrupted maternal communication. IRT models in clinical scale refinement and their potential for bridging clinical and research objectives in developmental psychopathology are discussed.
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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 | 0,035 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».