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Enregistrement W4285492788 · doi:10.6000/2292-2598.2022.10.03.3

Mindfulness, Quality of Life, and Resilience among Mothers of Children with ASD: The Mediating Role of Cognitive Emotion Regulation Strategies

2022· article· en· W4285492788 sur OpenAlexvenueno aff
Doaa Mohammed Abdul Azeem Mubarak

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMindfulnessPsychologyPsychological resilienceCognitionPath analysis (statistics)CorrelationStructural equation modelingDevelopmental psychologyQuality of life (healthcare)Clinical psychologyAdaptive strategiesPsychotherapistPsychiatryComputer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The aim is to investigate the relationships between mindfulness, QoL, and resilience based on the mediating role of Cognitive Emotion Regulation strategies (CERs) data on 110 mothers were collected and analyzed. Methods: A descriptive research with a correlational model in which the path analysis model is used to obtain the relationship between variables was used. Results indicate that Adaptive CER has a direct and significant correlation with QoL, Mindfulness, and Resilience. Non-Adaptive CER has an inverse and significant correlation with QoL, Mindfulness, and Resilience. Results: The results of structural equation modeling indicate that all paths adaptive CERs and non-Adaptive CERs were significant. E.g. the path of mindfulness to adaptive CERs was significant, and to non-adaptive CERs was significant. The path of QoL to adaptive CERs was significant, and to non-Adaptive CERs was significant. The path of resilience to adaptive CERs was significant, and to non-Adaptive CERs was significant. Conclusion: It can be said that when the mother has mental health components, she can provide a rich and healthy environment for the child with ASD to be able to help him/her develop.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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