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Enregistrement W2981795657 · doi:10.1177/1367493519883456

Family support and family and child-related outcomes among families impacted by disability in low- and middle-income countries: A scoping review

2019· review· en· W2981795657 sur OpenAlexaff
Reshma Parvin Nuri, Beata Batorowicz, Heather M. Aldersey

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Health Care · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLow and middle income countriesPsychologyMedicineDevelopmental psychologyEconomic growthDeveloping countryEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing interest in understanding the relationship between family support and family or child-related outcomes in high-income countries. However, this has received little attention in low- and middle-income countries. The purpose of this review was to explore the relationship between family support and family and child-related outcomes among families affected by disability in low- and middle-income countries. We conducted a scoping review of five databases using search terms related to 'family', 'support', 'child', and 'disability'. A total of 13 articles met the inclusion criteria. Families of children with disabilities received most of their support from informal sources (e.g. immediate family members, friends, and parents support groups). Parental stress was most often evaluated as the family outcome and was negatively linked to emotional support and childcare assistance from immediate family members. Movement and mobility therapy offered by rehabilitation professionals was found to improve children's walking patterns. Positive attitudes from community members were key facilitators to participation of children with disabilities in social activities. The review calls for urgent attention to research in low- and middle-income countries, particularly the extent of support families are receiving from government-led support systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,376 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations38
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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