Consider the context: An analysis of personal social networks of caregivers of children participating in a paediatric weight management program
Notice bibliographique
Résumé
Social networks influence the health and well-being of children and families. This study aimed to identify and understand the social networks of caregivers of children participating in the KidFit Health and Wellness Clinic, a paediatric weight management program. An egocentric social network analysis was used. Caregivers with children enrolled in KidFit participated in semi-structured interviews by completing a personal network map and discussing the individuals in their social networks and their influence on them and their family. Twenty-two caregivers (90.9% mothers) completed the interview. Four structural patterns were identified within the networks: existence of a core, star-shaped network, well-connected network and existence of multiple clusters. Healthcare providers and family had the most influence within the caregivers' networks. With the exception of healthcare providers, individuals who communicated less frequently with caregivers tended to have less influence on caregivers. Internet resources, activity-related resources and social media were the top three services, resources or supports that caregivers reported accessing. It is important that practitioners working with children and families within paediatric settings recognize the unique sociocultural context of each family. Reconceptualising a care model that includes community and incorporates services, supports and resources beyond the clinic could enhance treatment.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».