Understanding Early Childhood Resilience Following Neonatal Brain Injury From Parents’ Perspectives Using a Mixed-Method Design
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The current study used a mixed-method design to qualitatively examine parents' definitions of resilience and factors they believed optimized their child's early outcome following neonatal brain injury. This was followed by quantitative analyses of early developmental and mental health outcomes and their relation to salient biopsychosocial factors. METHODS: Participants were parents of children diagnosed with neonatal brain injury due to stroke or hypoxic-ischemic encephalopathy (N=51; age range of children 18 months to 8 years). The Parent Experiences Questionnaire (PEQ) was used to qualitatively analyze parents' open-ended responses about their child's early experiences and outcome. The Child Behavior Checklist (CBCL) and Scales of Independent Behaviour Early Developmental Form (SIB-ED) parent ratings were used to measure child resilience from a quantitative perspective, identifying "at-risk" and "resilient" children using standard cutoffs. "Resilient" and "at-risk" children were compared on biopsychosocial variables using univariate t tests and chi-square analyses. RESULTS: Parents provided five unique definitions of their child's positive outcomes, and many children demonstrated resilience based on parent perspectives and quantitative definitions. Supporting factors included close medical follow-up, early intervention, and intrinsic factors within the child and parent. Group comparisons of "resilient" and "at-risk" children highlighted the importance of parent mental health across these early developmental and mental health outcomes. CONCLUSIONS: Many children were described as resilient during the early years by parents using qualitative and quantitative approaches. Findings highlighted the importance of parent well-being in promoting optimal early outcomes. (JINS, 2019, 25, 390-402.).
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».