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Enregistrement W4394978308 · doi:10.31219/osf.io/j8ucs

Confounding in Non-Experimental Studies Linking Caregiver Warmth to Youth Adjustment: The Problem and Potential Solutions

2024· preprint· en· W4394978308 sur OpenAlexfundno aff
Isabella Davis, Isabel R. Aks, Jennifer A. Somers, Emily M. Schulze, Herry Patel, Lara Leitz, Matthew J. Valente, William E. Pelham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, San Diego
Mots-clésConfoundingPsychologyEnvironmental scienceEconometricsStatisticsEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The literature linking more caregiver warmth to better youth adjustment is almost entirely non-experimental, leaving estimates vulnerable to confounding bias. We evaluated the extent and potential impact of confounding in these non-experimental designs.Method: Reviewing the literature, we identified potential confounders of the link between caregiver warmth and three indices of youth adjustment: externalizing, internalizing, and prosocial behavior. We then examined the associations between these confounders, warmth, and adjustment in longitudinal data from the ABCD Study: 11,880 youth ages 9- to 15-years-old (48% female, 20% Hispanic, 64% white, 16% Black, 2% Asian).Results: Across analyses, 64-70 of the 80 potentially confounding variables we examined held significant associations with both caregiver warmth and youth adjustment, always in directions that exaggerated the apparent beneficial effect of warmth. When the full set of potential confounding variables were covaried, the apparent effect of caregiver warmth on youth adjustment shrunk by 36%-100% (median estimate = 72%). In follow-up analyses, we could successfully eliminate most of the bias introduced by the full set of 80 confounding variables by controlling for a carefully chosen subset of 2-9 “top confounders” (e.g., prior measurements of warmth and adjustment.Conclusions: There are many confounders of caregiver warmth and youth adjustment in non-experimental data. The magnitude of the resulting bias is quite large and would plausibly change scientific conclusions in a given study. Regularly measuring and adjusting for “top confounders” would help, as would incorporating more quasi-experimental and experimental designs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,496
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,629
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,504
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4960,629
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,339
Écart entre enseignants0,301 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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