Evidence for discrete profiles of children’s physiological activity across three neurobiological system and their transitions over time
Notice bibliographique
Résumé
The conceptualization of stress-responsive physiological systems as operating in an integrated manner is evident in several theoretical models of cross-system functioning. However, limited empirical research has modeled the complexity of multisystem activity. Moreover few studies have explored developmentally regulated changes in multisystem activity during early childhood when plasticity is particularly pronounced. The current study used latent profile analysis (LPA) to evaluate multisystem activity during fall and spring of children's transition to kindergarten in three biological systems: the parasympathetic nervous system (PNS), sympathetic nervous system (SNS), and hypothalamic pituitary adrenal (HPA) axis. Latent transition analysis (LTA) was then used to examine the stability of profile classification across time. Across both timepoints, three distinct profiles of multisystem activity emerged. One profile was characterized by heightened HPA axis activity (HPA Axis Responders), a second profile was characterized by moderate, typically adaptive patterns across the PNS, SNS, and HPA axis (Active Copers/Mobilizers), and a third profile was characterized by heightened baseline activity, particularly in the PNS and SNS (Anticipatory Arousal/ANS Responders). LTA of fall-to-spring profile classifications indicated higher probabilities that children remained in the same profile over time compared to probabilities of profile changes, suggesting stability in certain patterns of cross-system responsivity. Patterns of profile stability and change were associated with socioemotional outcomes at the end of the school year. Findings highlight the utility of LPA and LTA to detect meaningful patterns of complex multisystem physiological activity across three systems and their associations with early adjustment during an important developmental transition.
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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 | 0,001 |
| 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 ».