Reprint of: Maternal adverse childhood experiences, child resilience factors, and child mental health problems: A multi-wave study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research suggests that maternal ACEs have intergenerational consequences for offspring mental health. However, very few studies have investigated moderators of this association. OBJECTIVES: The objective of this longitudinal study was to examine whether child resilience factors moderated the association between maternal ACEs prior to age 18, and child-reported symptoms of anxiety, depression, hyperactivity, and inattention. PARTICIPANTS AND SETTING: The current study used data from 910 mother-child dyads. Participants were recruited in pregnancy from 2008 to 2010 as part of a longitudinal cohort study. METHODS: Mothers had previously completed an ACEs questionnaire and reported on their child's resilience factors at child age 8-years. Children completed questionnaires about their mental health problems (symptoms of anxiety, depression, hyperactivity, and attention problems) at ages 10 and 10.5 years. Four moderation models were performed in total. RESULTS: Results revealed that maternal ACEs predicted child-reported symptoms of anxiety (β = 0.174, p = .02) and depression (β = 0.37, p = .004). However, both these associations were moderated by higher levels of perceived child resilience factors (β = -0.29, p = .02, β = -0.33, p = .008, respectively). Specifically, there was no association between maternal ACEs and child mental health problems in the context of moderate and high levels of child resilience factors. CONCLUSIONS: Children who have the ability to solicit support from internal and external sources (e.g., being creative, setting realistic goals, making friends easily) may be buffered against the consequences of maternal ACEs on anxiety and depression. Thus, the effects of maternal ACEs on child mental health problems are not deterministic.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».