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Enregistrement W4304588443 · doi:10.1037/fam0001026

Dyadic coping trajectories across the transition to parenthood: Associations with child mental health problems.

2022· article· en· W4304588443 sur OpenAlexaff
Céline Stadelmann, Mirjam Senn, Fabienne Forster, Valentina Rauch-Anderegg, Fridtjof W. Nußbeck, Matthew D. Johnson, Alexandra Iwanski, Peter Zimmermann, Guy Bodenmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPsychologyPsycINFOMental healthCoping (psychology)Developmental psychologyClinical psychologyPsychiatryMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 288 couples) at seven points of measurement (27th, 32nd week of pregnancy, 2nd, 14th, 40th week postpartum, 3- and 4-year postpartum) and children's emotional and behavioral problems from parent report (4-year postpartum) were used. Latent class growth analyses revealed that over half of the couples experienced a moderate decline in positive DC across the TTP (58%), whereas only fathers reported a decline among the remaining couples (42%). Fathers with a partner who maintained their level of positive DC reported more child emotional and behavioral problems than fathers whose partners' DC also decreased. Results for negative DC indicated two subgroups in which one partner maintained their initial level of negative DC (stable fathers: 10%, stable mothers: 23%), while the other increased. In most couples, both parents increased their negative DC (67%). Fathers reported more child emotional and behavioral problems if their negative DC increased across the TTP than if their negative DC remained stable regardless of the negative DC of their partner. The existence of different DC trajectory patterns needs to be considered in further research as well as prevention. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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