Relationships between concurrent language ability and mental health outcomes in a South African sample of 13-year-olds
Notice bibliographique
Résumé
Children and adolescents with delayed or disordered language development are at increased risk of a number of negative outcomes, including social and emotional problems and mental health difficulties. Yet, in low- and middle- income countries, where risk factors for compromised language development are known to be prevalent, there is a lack of research on the association between child and adolescent language ability and mental health outcomes. This study evaluates data from a cross-sectional study in Khayelitsha, a semi-urban impoverished community near Cape Town, South Africa. To measure language ability, behaviour and mental health, adolescents aged 13 (n = 200) were assessed using the Riddles subtest of the Kaufman Assessment Battery for Children Version 2, the parent report Child Behaviour Checklist, and the self-report Moods and Feelings Questionnaire and the Self-Esteem Questionnaire. We conducted univariate and multivariate analyses to determine associations between language skills, self-esteem and mental health in this group of adolescents. Poor language ability was related to a range of concurrent adverse difficulties, such as attention deficits, self-esteem problems, social withdrawal, and depressive symptoms. Increased levels of language ability were related to better psychosocial profiles. In some cases, only individuals with a low level of language (bottom 10% of sample) were at increased risk of maladaptive outcomes. This study replicates the well-established relationship between language ability and poorer mental health found within high income countries in an upper middle-income country setting. Locally accessible support for children with reduced language ability is required, given the longer-term consequences of poorer mental health.
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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) | 0,001 | 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 ».