Young Children of Mothers with a History of Depression Show Attention Bias to Sad Faces: An Eye-tracking Study
Notice bibliographique
Résumé
Maternal depression is a predictor of the emergence of depression in the offspring. Attention bias (AB) to negative emotional stimuli in children may serve as a risk factor for children of depressed parents. The present study aimed to examine the effect of maternal major depressive disorder (MDD) history on AB to emotional faces in children at age four, before the age of onset for full-blown psychiatric symptoms. The study also compared AB patterns between mothers and their offspring. Fifty-eight mothers and their four-year-old children participated in this study, of which 27 high-risk (HR) children had mothers with MDD during their children's lifetime. Attention to emotional faces was measured in both children and their mothers using an eye-tracking visual search task. HR children exhibited faster detection and longer dwell time toward the sad than happy target faces. The low-risk (LR) children also displayed a sad bias but to a lesser degree. Children across both groups showed AB towards angry target faces, likely reflecting a normative AB pattern. Our findings indicate that AB to sad faces may serve as an early marker of depression risk. However, we provided limited support for the mother-child association of AB. Future research is needed to examine the longitudinal intergenerational transmission of AB related to depression and possible mechanisms underlying the emergence of AB in offspring of depressed parents.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».