Perinatal Predictors and Mediators of Attachment Patterns in Preschool Children: Exploration of Children’s Contributions in Interactions with Mothers
Notice bibliographique
Résumé
Insecure and disorganized attachment patterns in children are linked to poor health outcomes over the lifespan. Attachment patterns may be predicted by variables that influence the quality of children’s interactions with their primary caregivers/parents (usually mothers) such as prenatal and postnatal exposures and the children’s own behaviours in interactions. The purposes of this exploratory study were to examine: (1) prenatal predictors of children’s attachment patterns, and (2) postnatal mediators and moderators of associations between prenatal predictors and children’s attachment patterns, with adjustment for relevant covariates. Mother–child dyads (n = 214) from the longitudinal Alberta Pregnancy Outcomes and Nutrition (APrON) cohort were studied using valid and reliable measures. Hayes’ mediation analysis was employed to determine direct and indirect effects. Mothers’ prenatal cortisol levels directly predicted disorganized (versus organized) child attachment in unadjusted models. Children’s passivity (in adjusted models) and compulsivity (in unadjusted and adjusted models) in parent-child interactions mediated the pathway between mothers’ prenatal cortisol levels and children’s disorganized attachment patterns. Serial mediation analyses revealed that mothers’ cortisol levels predicted their children’s cortisol levels, which predicted children’s compulsivity, and, ultimately, disorganized attachment in both unadjusted and adjusted models. No predictors were correlated with children’s insecure (versus secure) attachment. This exploratory research suggests that prenatal exposure to mothers’ cortisol levels and children’s behavioural contributions to parent–child interaction quality should be considered in the genesis of children’s attachment patterns, especially disorganization. Interventions focused on parent-child interactions could also focus on addressing children’s behavioral contributions.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».