O-168 Risk And Resilience Factors For Early Child Development: A Community-based Cohort Study In Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims One in six children experience developmental problems at school entry. Early intervention is more effective than later remediation; however, to date, we lack a comprehensive understanding of risk and protective factors. The objectives of this study were to describe the key risk factors for poor child development at age 12 months and to identify factors that reduce the potentially adverse influence of poor maternal mental health and low socioeconomic status on child development. Methods We used data from the All Our Babies (AOB) study, a prospective pregnancy cohort in Calgary, Alberta. Five domains of child development at age 12 months were assessed via parent report using the Ages and Stages Questionnaire (ASQ) from approximately 1500 mothers. The associations between putative risk factors and poor child development were examined in bivariate and multivariable analyses. A bivariate resilience analysis was also conducted to identify factors related to positive child development in the presence of maternal mental health or sociodemographic risk. Results Key risk factors for poor child development at age 12 months included poor maternal mental health during pregnancy, and low community resource use and lack of adult interaction in the first postpartum year. In addition to parenting efficacy, uptake of community resources and increased adult interaction were protective of poor child development among children most at risk for this outcome. Conclusions As many of the identified risk and protective factors are modifiable, these results can inform community based strategies to optimise early childhood development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».