Caregiving and infants' neurodevelopment in rural Costa Rica: Results from the Infants’ Environmental Health Study (ISA)
Notice bibliographique
Résumé
Early caregiving is one of the strongest influences on children's development, and among the most significant modifiable environmental factor. The aim of this study was to explore the association between quality of caregiver-infant interactions and neurodevelopment of infants living in banana-growing communities in rural Costa Rica characterized as having environmental toxic exposures. Home visits were conducted with 94 caregiver-infant dyads from the Infants' Environmental Health Study (ISA), living within Matina county, Limón province. One-year infant neurodevelopmental outcomes were assessed using the Bayley Scales of Infant and Toddler Development®, Third Edition (Bayley-III). Quality of caregiver-infant interaction was assessed with a standardized observational task: Nursing Child Assessment Satellite Training Teaching scale (NCATS) at around two years of age. Multiple regression analyses examined associations between components of caregiver-infant interactions and neurodevelopmental outcomes, adjusting for mancozeb and manganese exposure and other potential confounders. Compared to NCATS normative data for U.S. Hispanic mothers, 35% of the sample had overall caregiving interaction scores ≤10th percentile cut-off, indicating less than optimal interactions. Higher quality of caregiver-infant interaction was associated with higher expressive communication ability in infants [ß = 0.03 (95% CI: 0.01, 0.06)], controlling for pesticide exposure and confounders. Aspects of caregiving such as stimulation and growth-fostering of infants were most strongly associated with language outcomes. Results suggest an association between positive caregiving on language development for infants living in a rural agricultural area in Costa Rica, and highlight aspects of caregiving that could be targeted to improve resilience of these children who live in vulnerable conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».