MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4372336023 · doi:10.2196/42606

Evaluating a Social-Emotional Training Program for Refugee Families and Service Providers: Pilot Study

2023· article· en· W4372336023 sur OpenAlexafffundvenue
Redab Al‐Janaideh, Ruth Speidel, Tyler Colasante, Tina Malti

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésRefugeeMental healthService providerPsychological resiliencePsychologyCoping (psychology)Social supportMedicineNursingService (business)Clinical psychologyPsychiatrySocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Refugee children are often exposed to adversities that present a threat to their healthy development. Promoting refugee children's social-emotional capacities may be an opportune, strengths-based avenue to nurture their resilience, coping strategies, and mental health outcomes amid these risks. Furthermore, supporting caregivers' and service providers' capacities to provide strengths-based care may result in more sustainable, caring environments for refugee children. However, culturally adapted initiatives that aim to promote social-emotional capacities and mental health in refugee children, caregivers, and service providers are limited. OBJECTIVE: In this pilot study, we aimed to assess the feasibility and efficacy of a brief, 3-week social-emotional training program for refugee caregivers of children aged between 2 and 12 years and service providers who support refugees. This study had 3 central objectives. First, we examined whether refugee caregivers' and service providers' knowledge of core social-emotional concepts increased from pre- to posttraining, whether these increases were maintained 2 months later, and whether caregivers and service providers reported a high use of training-based strategies after the training. Second, we assessed if refugee caregivers reported any improvements in their children's social-emotional capacities and mental health from pre- to posttraining and 2 months later. Finally, we evaluated whether caregivers and service providers experienced any improvements in their own mental health symptoms from pre- to posttraining and 2 months later. METHODS: A total of 50 Middle Eastern refugee caregivers of children (n=26) aged between 2 and 12 years and service providers (n=24) were recruited using convenience sampling and participated in a 3-week training program. Training sessions were delivered via a web-based learning management system and involved a combination of asynchronous (video-based) and synchronous (web-based live group) sessions. The training was evaluated using an uncontrolled pre-, post-, and 2-month follow-up design. Caregivers and service providers reported their understanding of social-emotional concepts and mental health at pre-, post-, and 2 months after training and reported their use of training strategies after training. Caregivers reported their children's social-emotional capacities and mental health through a presurvey, a series of postsurveys (after each module session and 1 week after the training), and a 2-month follow-up survey. The participants also reported their demographic information. RESULTS: Caregivers' and service providers' knowledge of social-emotional concepts increased significantly from pre- to posttraining, and the service providers' knowledge increase was sustained at the 2-month follow-up. Both caregivers and service providers reported high levels of strategy use. Furthermore, 2 markers of children's social-emotional development (ie, emotion regulation and sadness over wrongdoing) improved after training. CONCLUSIONS: The findings highlight the potential of strengths-based, culturally adapted social-emotional initiatives to support refugee caregivers' and service providers' abilities to provide high-quality social-emotional care to refugee children.

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)0,004
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,422
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Formative Research→Même sujetMigration, Health and Trauma→Travaux en français237 207→