A psychometric study of the Family Resilience Assessment Scale among families of children with autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The family system represents a critical context within which children develop. Although raising a child with a disability may represent a challenge to this dynamic system, research demonstrates that families have the capacity to demonstrate both maladaptation and resilience in the face of related stressors. In the current study, we examined the psychometric properties of the Family Resilience Assessment Scale (FRAS) among families of children with autism spectrum disorder (ASD). This tool is the only measure of family resilience that seeks to identify within-family protective factors, including the extent to which they rely on adaptive belief systems, organizational patterns, and communication processes. Identifying protective processes utilized by those who show resilience is critical within both clinical practice and research, as it aligns with a strength-based perspective that builds on what families are doing well. METHODS: Participants included 174 caregivers of individuals with ASD (84% mothers). Caregivers completed the FRAS, as well as the Beach Center Family Quality of Life Scale. The 54-item FRAS was submitted to an exploratory factor analysis, using the iterated principal factor method with a promax rotation. RESULTS: Fifty-one items across 3 factors (Family Communication and Problem Solving, Utilizing Social and Economic Resources, Family Spirituality) were retained, explaining 52% of the total variance. The final scale demonstrated convergent validity with the Family Quality of Life assessment tool. CONCLUSIONS: It is our hope that identifying the optimal scale structure will encourage other researchers to utilize this measure with families of children with ASD, thus continuing to advance the study of family resilience within this unique context.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».