Alpha electroencephalogram (EEG) asymmetry among toddlers in foster care
Notice bibliographique
Résumé
The majority of children living in foster care in the United States have a history of maltreatment and/or disrupted caregiving. Maltreatment in early childhood adversely affects development at many levels, including neurobiology and behavior. One neurobiological measure associated with maltreatment is alpha electroencephalogram (EEG) asymmetry. Prior research has found greater right frontal asymmetry among children with a history of maltreatment. However, little research has been extended developmentally downward to examine alpha asymmetry and its behavioral correlates among toddlers in foster care; this was the purpose of the present study. Differences in EEG asymmetry were examined between a sample of foster toddlers (mean age = 3.21 years, n = 38) and a community comparison, low-income sample without a history of foster care (mean age = 3.04 years, n = 16). The toddlers in the foster care group exhibited greater right alpha asymmetry, primarily driven by differences in parietal asymmetry. Neither frontal nor parietal asymmetry were clearly related to internalizing or externalizing behaviors, measured concurrently or at previous time points. These findings reveal differences in alpha EEG asymmetry among toddlers in foster care, and highlight the need to better understand associations between neurobiological and behavioral functioning following early adversity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».