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Enregistrement W4313640882 · doi:10.3390/ijerph20021013

Effects of COVID-19 Financial and Social Hardships on Infants’ and Toddlers’ Development in the ECHO Program

2023· article· en· W4313640882 sur OpenAlexfundno aff
Sara S. Nozadi, Ximin Li, Xiangrong Kong, Brandon Rennie, Deborah Kanda, Debra MacKenzie, Li Luo, Jonathan Posner, Courtney K. Blackwell, Lisa Croen, Assiamira Ferrara, Thomas G. O’Connor, Akhgar Ghassabian, Leslie D. Leve, Rebecca J. Schmidt, Jenna L.N. Sprowles, Johnnye Lewis

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesUniversity of California, San FranciscoUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignMedical Center, University of PittsburghNational Institutes of HealthJohns Hopkins UniversityUniversity of PittsburghJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthYork UniversityNorthwestern University
Mots-clésSocioemotional selectivity theoryPandemicSocioeconomic statusPsychologySocial isolationOddsChild developmentDevelopmental psychologyDemographyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthLogistic regressionPopulationPsychiatrySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The financial hardships and social isolation experienced during the COVID-19 pandemic have been found to adversely affect children’s developmental outcomes. While many studies thus far have focused on school-aged children and the pandemic-related impacts on their academic skills and behavior problems, relatively less is known about pandemic hardships and associations with children’s development during their early years. Using a racially and economically diverse sample, we examined whether hardships experienced during the pandemic were associated with children’s development with a particular focus on communication and socioemotional development. Methods: Participants from eight cohorts of the Environmental influences on Child Health Outcomes program provided data on pandemic-related financial and social hardships as well as child developmental outcomes. Financial hardship was defined as at least one parent experiencing job loss or change, and social hardship was defined as families’ quarantining from household members or extended family and friends. The development of children under 4 was assessed longitudinally, before and during the pandemic (N = 684), using the Ages and Stages Questionnaire (ASQ). The Generalized Estimating Equations, which accounted for within-child correlation, were used for analysis. Results: Families from minority backgrounds and low socioeconomic status disproportionately experienced pandemic-related hardships. Male children had higher odds of experiencing negative changes in communication and personal social skills from pre- to during-pandemic visits (ORs ranged between 2.24 and 3.03 in analysis with binary ASQ outcomes and ranged from −0.34–0.36 in analyses with ASQ z-scores, ps = 0.000). Pandemic-related hardships in the social and financial areas did not explain within-individual changes in children’s developmental outcomes. Conclusion: Negative developmental changes from pre- to during-pandemic were found in boys, yet we did not find any associations between increased experience of pandemic-related hardships and children’s development. E how pandemic hardships affect development using a larger sample size and with longer follow-up is warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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