Family adaptation in families of individuals with <scp>Down</scp> syndrome from 12 countries
Notice bibliographique
Résumé
Our current understanding of adaptation in families of individuals with Down syndrome (DS) is based primarily on findings from studies focused on participants from a single country. Guided by the Resiliency Model of Family Stress, Adjustment, and Adaptation, the purpose of this cross-country investigation, which is part of a larger, mixed methods study, was twofold: (1) to compare family adaptation in 12 countries, and (2) to examine the relationships between family variables and family adaptation. The focus of this study is data collected in the 12 countries where at least 30 parents completed the survey. Descriptive statistics were generated, and mean family adaptation was modeled in terms of each predictor independently, controlling for an effect on covariates. A parsimonious composite model for mean family adaptation was adaptively generated. While there were cross-country differences, standardized family adaptation mean scores fell within the average range for all 12 countries. Key components of the guiding framework (i.e., family demands, family appraisal, family resources, and family problem-solving communication) were important predictors of family adaptation. More cross-country studies, as well as longitudinal studies, are needed to fully understand how culture and social determinants of health influence family adaptation in families of individuals with DS.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».