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Enregistrement W4288692015 · doi:10.1371/journal.pone.0271229

Factors associated with resilience among children and youths with disability during the COVID-19 pandemic

2022· article· en· W4288692015 sur OpenAlexafffundabout
Afiqah Yusuf, Nicola Wright, Mandy Steiman, Miriam González, Arun Karpur, Andy Shih, Keiko Shikako‐Thomas, Mayada Elsabbagh

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMultinomial logistic regressionPsychological resiliencePandemicLatent class modelAnxietyPsychologySocial distanceLogistic regressionCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineDepression (economics)Clinical psychologyDemographySocioeconomic statusGerontologyEnvironmental healthPsychiatryDiseasePopulationSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is evidence of negative impact of social distancing and confinement measures to manage the COVID-19 pandemic on children, including increased anxiety and depression and behaviour difficulties. Paradoxically, positive impacts like increased support and more self-care activities have also been documented. Little is known about the impact of the COVID-19 pandemic on the children with disability and the potential role of familial, environmental, and biological factors on mitigating this impact. The aims of the study were 1) identifying profiles of functioning across multiple domains during the COVID-19 pandemic and 2) examining the extent to which parenting self-efficacy, support in accessing schooling, and type of diagnosis predict the likelihood of resilience among children with disability, after controlling for household income and single-parent status. An online survey developed from COVID-19 guidance recommendations, was available from June 11- July 21, 2020, and resulted in a convenience sample of caregivers across Canada (n = 883) of children with disability (mean age of 9.4 years old, SDage = 5.7, 58% male). We conducted latent class analysis to examine the number of latent profiles on caregiver-reported changes of 12 functioning domains, as either 'worsening', 'no change', or 'improving'. Most participants belonged to 'stable' or 'worsening' profiles. However, we identified a small subgroup with improvements in child functioning, a pattern indicative of a 'resilient' profile. Using a multinomial logistic regression, we found that diagnosis type, parenting self-efficacy and support in accessing schooling were associated with membership in the Resilient or Stable profiles compared to the Worsening profile, after controlling for single-parent status and income. Taken together, our findings identified variability in responses to adversity that is dependent on the child's diagnosis type, parenting self-efficacy, and support in accessing schooling. By identifying potentially modifiable predictors of resilience, namely parenting self-efficacy and support in accessing schooling, we signal the potential for tailored supports for different diagnoses, through interventions that enhance caregiver empowerment, access to schooling, access to health and social services, and/or mitigate disparities resulting from social disadvantage.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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