Examining the Mediating Effects of Dissociation in the Association Between Maternal Histories of Maltreatment and Mother-Infant Bonding
Notice bibliographique
Résumé
Child maltreatment (CM) is a major global concern. Research has shown that CM may impact early attachment. However, few studies have examined factors related to the perinatal period, such as symptoms of dissociation during pregnancy and maternal histories of experiencing CM. Given the potential implications for early intervention and prevention, this study aimed to examine if prenatal dissociation mediates the association between maternal histories of CM (total and subtypes) and early mother-infant bonding at three months postpartum using an at-risk sample of younger mothers with high rates of CM. The sample included women, between 18 to 29 years old, who completed online surveys during pregnancy (Time 1 n = 85) and postpartum (Time 2 n = 57). Mediation models were run using SPSS PROCESS. The results highlighted that with the CM total score, there was a significant indirect effect from CM to early bonding through prenatal maternal dissociation. This model explained 19.89% of the variance of early bonding. The models examining the four CM subtypes individually (neglect, physical abuse, emotional maltreatment, and sexual abuse) yielded similar results. These results have implications for practitioners, such as targeting maternal histories of CM, dissociation, and early bonding using trauma-informed care practices during the perinatal period.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».