Early pandemic impacts on family environments that shape childhood development and health: A Canadian study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Changes to income and employment are key social determinants of health that have impacted many families during the COVID-19 pandemic. This research aimed to understand how changes to employment and income influenced family environments that contribute to early childhood development and health. METHODS: A concurrent triangulation mixed method design was used through a cross-sectional survey on early impacts of the COVID-19 pandemic involving families with young children in the Canadian Maritime provinces (n = 2158). Analyses included multivariate regression models to examine whether changes to employment and income predicted changes to Family access to resources and social support, parenting Abilities and self-care at home, and home Routines and Environments (FARE Change Scale). Content analysis was used to identify themes from the open-ended questions. RESULTS: Changes to employment and income early in the pandemic like no longer working but continued to receive salary, working fewer hours for the same salary earned before the pandemic, no longer working nor receiving salary, working fewer hours resulting in salary reduction, essential worker status and household income were significant predictors of FARE Change Scale when ethnicity/cultural background and province of residence are controlled (P < .05). Themes provided a description of family impacts, including shifting employment and income, finding time and capacity, feelings of guilt and the creation of new routines. CONCLUSION: Our study provides insight on the implications of public health restrictions, such as the importance of increased time for parents (through reduced work hours) and access to resources and social support to support child development and health.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».