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Enregistrement W3080642511 · doi:10.11575/prism/38104

Reflective Function, Maternal-Child Interaction and Child Development: Impacts of Intervention for High Risk Families, Innovative Methods, Measurement and Fidelity Assessment

2020· dissertation· en· W3080642511 sur OpenAlexfundno aff
Lubna Anis

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésFidelityIntervention (counseling)Function (biology)Developmental psychologyPsychologyHigh fidelityMedicineComputer scienceEngineeringTelecommunicationsPsychiatryElectrical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parents suffering from toxic stressors (depression, addictions, family violence) are often unable to respond sensitively to their infants. Such early, persistent stress is understood to interfere with infant brain development, placing infants at risk for health and developmental problems over their lifespan. Parental sensitivity is also influenced by parental Reflective Function (RF), the ability to envision mental states in oneself and one’s child. While many modern parenting programs aim to improve parental sensitivity to their infants to promote healthy child development, parental RF is a commonly missing component. Parental RF is modifiable by intervention and predicts improvements in maternal sensitivity and responsiveness and infant attachment security, thus clearly beneficial. However, the link between an intervention aimed at improving parental RF and child development is unexplored. Given the importance of the early years for children’s development, improved interventions for vulnerable children and families have become public health imperatives. My doctoral research sought to examine the effectiveness of an innovative parenting program called Attachment and Child Health (ATTACHTM) on parent-child interaction and child development. In this manuscript-based dissertation, the first manuscript presents the results from the ATTACHTM pilot studies, demonstrating that ATTACHTM improved outcomes. The ATTACHTM pilots employed new accelerated methods to combat time- and cost-related challenges associated with traditional randomized controlled trials. Therefore, in my second manuscript, I undertook a realist review comparing innovative methods for intervention evaluation with traditional randomized controlled trial (RCT) methods in their ability to test, mobilize knowledge and provide recommendations for best approaches to promote child health. In my third manuscript, I compared the validity of different tools to measure RF, given the increasing need for effective, efficient rapid assessment in wide-ranging settings. Finally, I prepared a manuscript on the need to deliver evidence-based programs to promote early childhood development with fidelity. I developed and assessed an intervention fidelity tool for community nursing research by using the ATTACHTM intervention as an exemplar. My dissertation concludes with a summary of the research findings, and recommendation for nursing research, policy and practice.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,125
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,125
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,374 · 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

Citations0
Publié2020
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