Developmental Predictors of Inattention-Hyperactivity from Pregnancy to Early Childhood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of the study was to characterize the developmental sequence of pre- and postnatal risk factors for inattention-hyperactivity symptoms in preschoolers. MATERIALS AND METHODS: Longitudinal data came from a French population based birth cohort study (EDEN; N = 1311 mother-child pairs followed from the pregnancy onwards). Inattention-hyperactivity symptoms were assessed with the Strengths and Difficulties Questionnaire when participating children were 3 years of age. Potential risk factors were classified in four domains (fetal exposures and child somatic characteristics, child temperament, child neurodevelopmental status, psychosocial environment) and four periods (before pregnancy, prenatal/birth, infancy, toddlerhood). Their role as potential moderator or mediator was tested with path analysis to determine the developmental sequence. RESULTS: A low family socioeconomic status before pregnancy was the main environmental risk factor for inattention-hyperactivity symptoms at 3 years, and its effect occurred via two pathways. The first was a risk pathway, where lower SES was associated with higher maternal depression and anxiety during pregnancy; then to higher maternal and child distress and dysregulation in infancy; and in turn to higher levels of inattention-hyperactivity at 3 years. The second was a protective pathway, where higher SES was associated with longer duration of breastfeeding during infancy; then to better child neurodevelopmental status in toddlerhood; and in turn to lower levels of inattention-hyperactivity at 3 years. DISCUSSION: This study identified psychosocial factors at several developmental periods that represent potential targets for preventing the emergence of inattention-hyperactivity symptoms in early childhood.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».