Prenatal Identification of Risk for Later Disrupted Parenting Behavior Using Latent Profiles of Childhood Maltreatment
Notice bibliographique
Résumé
A history of maltreatment during childhood (e.g., physical and sexual abuse, neglect) can threaten the fundamental human need to form and maintain relationships across development, which ensure safety and security. Furthermore, parental maltreatment history presents considerable risk for the emergence of disrupted parenting behaviors (i.e., contradictory communication, sexualized/role-reversed behavior, disorientation, intrusiveness/negativity, and severe withdrawal), which in turn are associated with children's social-emotional development. The purpose of the present study was to examine whether experiences of childhood maltreatment during pregnancy can predict risk for disrupted parenting behavior before the birth of the child. Given the inherent variability in parenting behaviors, we were interested in how different types or combinations of experiences of maltreatment during childhood are associated with later parenting behaviors. Data were drawn from 120 women from a longitudinal study that spanned from the third trimester of pregnancy through 3-year postpartum. In the current study, mothers' experiences of childhood maltreatment were assessed during pregnancy, and disrupted parenting behaviors were coded from videotaped mother-infant interactions 1-year postpartum. Four profiles of childhood maltreatment were identified using latent profile analysis: low exposure, high exposure, high sexual maltreatment, and high physical and emotional maltreatment. Results revealed that high exposure to multiple types of childhood maltreatment most strongly predicted later disrupted parenting behavior. Women with multiple exposures to different types of maltreatment during childhood may require more intense intervention during pregnancy to prevent risk for the development of disrupted parenting behavior.
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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 | 0,000 |
| 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 ».