COVID-19 mental health impact among children with early brain injury and associated conditions
Notice bibliographique
Résumé
This study describes the impact of COVID-19 among a clinical research sample of children with early brain injury and associated conditions. Between March 2020 and March 2021, 64 children and their parents participated. Children ranged in age between 3 and 14 years (M = 6 years, 3 months; SD = 2 years, 4 months) with a range of diagnoses (i.e., neonatal stroke, hypoxic ischemic encephalopathy (HIE), congenital heart disease (CHD) and preterm birth (<32 weeks)). The abbreviated CoRonavIrus Health Impact Survey (CRISIS) was completed by parents as part of their child’s routine intake for neuropsychological services. Questions included COVID-19 specific ratings of child mental health impact, child, and parent stressors, with open-ended questions regarding negative and positive COVID-19 related changes. Over 40% of parents described moderate to extreme influence of COVID-19 on their child’s mental health. Common child stressors reported included restrictions on leaving the home and social isolation. Among parents, the most common stress reported was caring for their child’s education and daily activities. Children’s mental health impact was associated with social isolation, parent mental health, COVID-19 economic concern, and number of siblings in the home. Child’s age, sex, brain injury severity, or intellectual functioning were not associated with reported COVID-19 mental health impact. Some COVID-19 positives were identified, namely increased quality family time. Findings reflect the significant pandemic mental health impact among neurologically at-risk children and their families. Implications to future clinical needs and considerations for neuropsychological practice are discussed.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».