An initial investigation of neonatal neuroanatomy, caregiving, and levels of disorganized behavior
Notice bibliographique
Résumé
Attachment disorganization is a risk factor for difficulties in attention, social relationships, and mental health. Conceptually, attachment disorganization may indicate a breakdown in fear regulation resulting from repeated exposure to frightening maternal care. In addition, past research has examined the influence of stress-inducing contextual factors and/or child factors upon the development of disorganization. However, no past work has assessed whether infant neuroanatomy, important to stress regulation, moderates the association between maternal care and levels of disorganized behavior. Here, utilizing data from a subsample of 82 dyads taking part in the "Growing Up in Singapore towards Healthy Outcomes" (GUSTO) cohort, we assessed the prediction from maternal sensitive caregiving at 6 mo and levels of attachment disorganization at 1.5 y, as moderated by hippocampal and amygdala volume determined within the first 2 weeks of life. Results indicate a significant interaction between neonatal left hippocampal volume and maternal sensitivity upon levels of disorganized behavior. Although these results require substantiation in further research, if replicated, they may enable new strategies for the identification of processes important to child mental health and points for intervention. This is because neonatal neuroanatomy, as opposed to genetic variation and sociodemographic risk, may be more directly linked to stress responses within individuals.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».