Social cognition and competence in preschoolers with congenital heart disease.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Children born with congenital heart disease (CHD) are at an increased risk for various neurodevelopmental impairments. However, little is known regarding social outcomes associated with CHD, particularly during early childhood. The present study aimed to characterize the sociocognitive profile and to assess the contribution of language, executive functions (EF), and social cognition to social competence (SC) in preschoolers with CHD. METHOD: = 55) completed a standardized neuropsychological assessment. Performance on sociocognitive skills was compared to test norms using one-sample t tests. Hierarchical regression was conducted to examine the associations between language skills, affect recognition (AR), theory of mind (ToM), EF (performance-based and parent-rated), and social competence. RESULTS: Children with CHD performed significantly worse than norms in language and ToM, whereas EF and social competence appeared generally preserved in our sample. In hierarchical regression analysis, cognitive functions (language score, AR, ToM, EF performance) accounted for a significant 24.3% of the variance. Parent-rated EF added another 24.8% to the total explained variance. CONCLUSIONS: These findings provide new evidence for understanding social cognition and competence among preschoolers with CHD, showing vulnerability in social cognition and language skills but not in social competence more generally. The model suggests a combined contribution of social cognition, language, and EF on social outcomes. Remedial programs addressing these intervention targets could be useful in promoting social development in this vulnerable population. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».