Empirical support for a model of risk and resilience in children and families during COVID-19: A systematic review & narrative synthesis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 Family Disruption Model (FDM) describes the cascading effects of pandemic-related social disruptions on child and family psychosocial functioning. The current systematic review assesses the empirical support for the model. METHODS: Study eligibility: 1) children between 2-18 years (and/or their caregivers); 2) a quantitative longitudinal design; 3) published findings during the first 2.5 years of COVID-19; 4) an assessment of caregiver and/or family functioning; 5) an assessment of child internalizing, externalizing, or positive adjustment; and 6) an examination of a COVID-19 FDM pathway. Following a search of PsycINFO and MEDLINE in August 2022, screening, full-text assessments, and data extraction were completed by two reviewers. Study quality was examined using an adapted NIH risk-of- bias tool. RESULTS: Findings from 47 studies were summarized using descriptive statistics, tables, and a narrative synthesis. There is emerging support for bidirectional pathways linking caregiver-child functioning and family-child functioning, particularly for child internalizing problems. Quality assessments indicated issues with attrition and power justification. DISCUSSION: We provide a critical summary of the empirical support for the model, highlighting themes related to family systems theory and risk/resilience. We outline future directions for research on child and family well-being during COVID-19. Systematic review registration. PROSPERO [CRD42022327191].
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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 | 0,073 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».