Maternal well-being and its association to risk of developmental problems in children at school entry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children at highest risk of developmental problems benefit from early identification and intervention. Investigating factors affecting child development at the time of transition to school may reveal opportunities to tailor early intervention programs for the greatest effectiveness, social benefit and economic gain. The primary objective of this study was to identify child and maternal factors associated with children who screened at risk of developmental problems at school entry. METHODS: An existing cohort of 791 mothers who had been followed since early pregnancy was mailed a questionnaire when the children were aged four to six years. The questionnaire included a screening tool for developmental problems, an assessment of the child's social competence, health care utilization and referrals, and maternal factors, including physical health, mental health, social support, parenting morale and sense of competence, and parenting support/resources. RESULTS: Of the 491 mothers (62%) who responded, 15% had children who were screened at high risk of developmental problems. Based on a logistic regression model, independent predictors of screening at high risk for developmental problems at age 5 were male gender (OR: 2.3; 95% CI: 1.3, 4.1), maternal history of abuse at pregnancy (OR: 2.4; 95% CI: 1.3, 4.4), and poor parenting morale when the child was 3 years old (OR: 3.9; 95% CI: 2.1, 7.3). A child with all of these risk factors had a 35% predicted probability of screening at high risk of developmental problems, which was reduced to 13% if maternal factors were favourable. CONCLUSIONS: Risk factors for developmental problems at school entry are related to maternal well being and history of abuse, which can be identified in the prenatal period or when children are preschool age.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».