Notice bibliographique
Résumé
The impact of raising a child with autism on parents' quality of life (QOL) is not yet fully understood. Studies have shown that parents of children with autism have lower QOL than general population and that theirs QOL is influenced by the level of child functioning impairment, the received social support and by the use of maladaptive coping mechanisms. To evaluate the QOL of the families of children with autism compared with that of families of children diagnosed with ADHD. To analyze the factors which influence the QOL of these families. We used data from 60 children, aged between 2 and 18 years, diagnosed with ASD or ADHD, according to DSM IV-TR and ICD-10 and their parents. Tests were administered to assess the presence of autism symptoms, the symptoms of internalization / externalization and the parents’ emotional regulation mechanisms. FQOLS (Family Quality of Life Survey) was used to assess the subjects and their families’ quality of life. The areas with the lowest scores in terms of FQOL were the financial status, the support from others and the support from services. These results were similar for the families of children with ASD and ADHD. The level of parental distress was associated with the level of child internalizing problems. By understanding how the FQOL is affected by these disorders, the needs of the children with developmental disorders and their families will be better recognized and healthcare and support services would be appropriately developed.
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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 | 0,002 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».