Practitioner Review: Diagnosing childhood resilience – a systemic approach to the diagnosis of adaptation in adverse social and physical ecologies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With growing interest in resilience among mental health care providers globally, there is a need for a simple way to consider the complex interactions that predict adaptive coping when there is exposure to high levels of adversity such as family violence, mental illness of a child or caregiver, natural disasters, social marginalization, or political conflict. METHODS: This article presents diagnostic criteria for assessing childhood resilience in a way that is sensitive to the systemic factors that influence a child's wellbeing. The most important characteristics of children who cope well under adversity and avoid problems like depression, PTSD, and delinquency are highlighted. RESULTS: A multidimensional assessment of resilience is presented that examines, first, the severity, chronicity, ecological level, children's attributions of causality, and cultural and contextual relevance of experiences of adversity. Second, promotive and protective factors related to resilience are assessed with sensitivity to the differential impact these have on outcomes depending on a child's level of exposure to adversity. These factors include individual qualities like temperament, personality, and cognitions, as well as contextual dimensions of positive functioning related to the available and accessibility of resources, their strategic use, positive reinforcement by a child's significant others, and the adaptive capacity of the environment itself. Third, an assessment of resilience includes temporal and cultural factors that increase or decrease the influence of protective factors. A decision tree for the diagnosis of resilience is presented, followed by a case study and diagnosis of a 15-year-old boy who required treatment for a number of mental health challenges. CONCLUSIONS: The diagnostic criteria for assessing resilience and its application to clinical practice demonstrate the potential usefulness of a systemic approach to understanding resilience among child populations.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».