The role of interparental relationship variability in parent–child interactions: Results from a sample of mothers of children with autism spectrum disorder and mothers with neurotypical children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective The goal of this study was to examine how variability in interparental relationship functioning predicts the quality of parent–child interactions in daily life among families in which a child had autism spectrum disorder (ASD), and families of neurotypical children. Background Parent–child interactions predict a host of key outcomes for children, and one contributor to the health of parent–child interactions is the quality of the relationship between the parent couple. Yet, prior research has exclusively focused on how average levels of parental relationship functioning predicts parent–child interactions, which neglects the importance of variability in the interparental relationship. Method Drawing on a sample of 167 mothers, one group with a child with ASD ( n = 85), and the other group with a neurotypical child ( n = 82), we examined how weekly variability in mothers' relational experiences with their partner predicted their interactions with their children in daily life using multilevel modeling. Results The association between interparental relational variability and mother child‐interactions depended on mean levels of interparental relational functioning. Specifically, when mothers reported poor average relational functioning across a particular week, greater variability in their relationship across this same period was associated with benefits for mother–child interactions. This pattern was not seen in those with healthy interparental functioning. Moreover, moderation analyses suggested relational variability may be especially relevant for parent–child interactions of mothers of neurotypical children. Conclusion These results suggest that the association between variability in parents' relational experiences and parent–child interactions depends upon mean levels.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».