Disentangling adversity timing and type: Contrasting theories in the context of maternal prenatal physical and mental health using latent formative models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on the effects of adversity has led to mounting interest in examining the differential impact of adversity as a function of its timing and type. The current study examines whether the effects of different types (i.e., physical, sexual, and emotional abuse) and timing (i.e., early, middle childhood, adolescence, or adulthood) of adversity on maternal mental and physical health outcomes in pregnancy, are best accounted for by a cumulative model or independent effects model. Women from a prospective pregnancy cohort (N =3,362) reported retrospectively on their experiences of adversity (i.e., physical, sexual, and emotional abuse) in early childhood (0–5 years], middle childhood (6–12 years], adolescence (13–18 years], and adulthood (19+ years]. Measures of overall health, stress, anxiety, and depression were gathered in pregnancy. Results showed that a cumulative formative latent model was selected as more parsimonious than a direct effects model. Results also supported a model where the strength of the effect of adversity did not vary across abuse timing or type. Thus, cumulative adversity resulted in greater physical and mental health difficulties. In conclusion, cumulative adversity is a more parsimonious predictor of maternal physical and mental health outcomes than adversity at any one specific adversity timing or subtype.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».