Teaching Parents to Be Responsive: A Network Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Children who receive more responsive care during their early childhood tend to exhibit stronger cognitive development, mental well-being, and physical health across their life course. OBJECTIVE: Determine how to design effective responsivity training programs for caregivers. DATA SOURCES: We searched seven electronic databases through October 2020. STUDY SELECTION: Randomized trials (k = 120) of programs training parents of children ages 0 to 6 to be more responsive. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently extracted data. Data were pooled by using random-effects pairwise and network meta-analyses. RESULTS: Programs had, on average, a medium effect (d = 0.56; 95% confidence interval [CI]: 0.47 to 0.65). The most effective programs included didactic teaching and opportunities for parents to observe models, practice skills, and receive feedback (d = 1.07; 95% CI: 0.37 to 1.77), or all these instructional methods in addition to reflection (d = 0.86; 95% CI: 0.64 to 1.09). Programs that had participants observe examples of responsivity (d = 0.70; 95% CI: 0.57 to 0.83), used researchers as facilitators (d = 0.89; 95% CI: 0.66 to 1.12), assigned homework (d = 0.85; 95% CI: 0.66 to 1.02), and had a narrow scope (d = 0.72; 95% CI: 0.57 to 0.87) were more effective than those that did not. LIMITATIONS: Most samples included only mothers from Western countries and lacked follow-up data. CONCLUSIONS: Having parents observe examples of responsive caregiving and complete home-practice in short, focused programs may be an effective, scalable approach to enhancing responsivity in the general population and reducing inequalities in child development.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».