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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».