An exploratory study of predictors of cognition in two low-income samples of infants across the first year of life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this exploratory longitudinal study we assessed cognitive development in a community sample of infants born into predominantly low-income families from two different urban sites, to identify family and community factors that may associate with outcomes by 1 year of age. METHOD: Infant-mother dyads (n = 109) were recruited in Boston and Los Angeles community pediatric practices. Infant cognition was measured using the Mullen Scales of Early Learning when the infant was aged 2, 6, 9, and 12 months. Longitudinal linear mixed effects modeling and linear regression models explored potential predictors of cognitive outcomes. RESULTS: Cognitive scores were lower than the reference population mean at both 6 and 12 months. There were site differences in demographics and cognitive performance. Maternal education predicted expressive language in Boston, and speaking Spanish and lower rates of community poverty were associated with greater increases in overall cognition in Los Angeles. CONCLUSION: This exploratory study identified a number of drivers of child development that are both shared across cohorts and unique to specific community samples. Factors influencing heterogeneity within and across populations both may be important contributors to prevention and intervention in supporting healthy development among children.
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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 ».