Maternal Adverse Childhood Experiences and Infant Development
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the prenatal and postnatal mechanisms by which maternal adverse childhood experiences (ACEs) predict the early development of their offspring, specifically via biological (maternal health risk in pregnancy, infant health risk at birth) and psychosocial risk (maternal stress during and after pregnancy, as well as hostile behavior in early infancy). METHODS: Participants were 1994 women (mean age = 31 years) and their infants, who were recruited in pregnancy as part of a prospective longitudinal cohort from 2008 to 2010. Pregnant women completed self-report questionnaires in pregnancy and postpartum related to psychosocial risk and a questionnaire about hostile behavior when their infant was 4 months of age. Health risk in pregnancy and infant health risk at birth were obtained from health records. Mothers completed the Ages and Stages Questionnaire when infants were 12 months of age. RESULTS: Path analysis revealed that the association between maternal ACEs and infant development outcomes at 12 months operated through 2 indirect pathways: biological health risk (pregnancy health risk and infant health risk at birth) and psychosocial risk (maternal psychosocial risk in pregnancy and maternal hostile behavior in infancy). CONCLUSIONS: Psychosocial risks in pregnancy, but not in early infancy, contribute to the transmission of vulnerability from maternal ACEs to child development outcomes in infancy via maternal behavior. Maternal health risk in pregnancy indirectly confers risk from maternal ACEs to child development outcomes at 12 months of age through infant health risk. Maternal health and psychosocial well-being in pregnancy may be key targets for intervention.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».