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Enregistrement W2345690250 · doi:10.1177/1087054715611491

Social Support in Children With ADHD: An Exploration of Resilience

2015· article· en· W2345690250 sur OpenAlexafffund
Sarah M. Mastoras, Donald H. Saklofske, Vicki L. Schwean, Emma A. Climie

Notice bibliographique

RevueJournal of Attention Disorders · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaAlberta Centre for Child, Family and Community Research
Mots-clésPsychologyResilience (materials science)Psychological resilienceDevelopmental psychologySocial functioningClinical psychologySocial psychologyDistress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study investigated the role of perceived social support in promoting emotional well-being among children with ADHD. Specifically, it examined how children with ADHD perceive support from key individuals in their lives and the relationships between this support and aspects of emotional well-being. Main versus buffering models of social support in the context of social preference status were also explored. METHOD: Participants were 55 school-age children with ADHD-combined or hyperactive/impulsive (ADHD-C/HI). Parent and child ratings evaluated source-specific social support, social status, and aspects of self-concept, anxiety, and depression. RESULTS: Children with ADHD reported lower social support than normative samples. Social support had moderate positive associations with self-concept, with source-specific differences, but was not associated with internalizing symptoms. Regression models with social preference status supported a main effect model of perceived social support. CONCLUSION: Social support may provide a target for resilience-based interventions among children with ADHD in promoting their self-concept and well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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