THE CHALLENGES OF CAREGIVERS OF CHILDREN WITH AUTISM SPECTRUM DISORDERS COMORBIDITY DURING THE COVID-19 PANDEMIC IN SERBIA
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with Autism Spectrum Disorders (ASD) experience significantly higher prevalence of other mental disorders, which amplifies their need for overall support. The outbreak of novel coronavirus (COVID-19) resulted in restrictions and limited access to different services with great challenge for families and children with ASD. SUBJECTS AND METHODS: We used an electronic SurveyMonkey questionnaire to examine the experiences of 114 caregivers of children with ASD. We compared: (a) level of support by the child's school, changes in child behavior, and priority needs for families of ASD and ASD with comorbidities (ASD+) children, during pandemic, and (b) developmental history and diagnosis for ASD and ASD+ children before the pandemic. RESULTS: Our research shows significant behavioral difficulties in the population with ASD and ASD+ that arose in the field of altered living conditions and overall functioning during the COVID-19 pandemic. Statistically significant results comparing ASD to ASD+ children we found in area of getting additional help and support before the outbreak of the pandemic (47.1% vs 16.0%, p=0.002), as well as in worsening of sleep problems, statistically significant more common in children with ASD+ (ASD+ 47.7% vs. ASD 25.7%, p=0.046). CONCLUSIONS: Our findings can contribute to the faster development and implementation of protocols for dealing with situations such as pandemics, related to the vulnerable population of children with ASD and their caregivers.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».