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Enregistrement W4399533566 · doi:10.1080/14616734.2024.2359689

A meta-analytic examination of sensitive responsiveness as a mediator between depression in mothers and psychopathology in children

2024· review· en· W4399533566 sur OpenAlexafffund
Sahar Borairi, Audrey‐Ann Deneault, Sheri Madigan, Pasco Fearon, Chloe Devereux, Melissa Geer, Britney Jeyanayagam, Julia Martini, Jennifer M. Jenkins

Notice bibliographique

RevueAttachment & Human Development · 2024
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversité de MontréalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPsychopathologyPsychologyMeta-analysisDevelopmental psychologyDepression (economics)Structural equation modelingChild psychopathologyPath analysis (statistics)Clinical psychologyMediator

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current meta-analysis examined the mediating role of sensitive-responsive parenting in the relationship between depression in mothers and internalizing and externalizing behavior in children. A systematic review of the path of maternal sensitive responsiveness to child psychopathology identified eligible studies. Meta-analytic structural equation modelling (MASEM) allowed for the systematic examination of the magnitude of the indirect effect across 68 studies (N = 15,579) for internalizing and 92 studies (N = 26,218) for externalizing psychopathology. The synthesized sample included predominantly White, English-speaking children (age range = 1 to 205 months; Mage = 66 months; 47% female) from Western, industrialized countries. The indirect pathway was small in magnitude and similar for externalizing (b = .02) and internalizing psychopathology (b = .01). Moderator analyses found that the indirect pathway for externalizing problems was stronger when mother-child interactions were observed during naturalistic and free-play tasks rather than structured tasks. Other tested moderators were not significant.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,027
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,309 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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