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Enregistrement W4388734577 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.43814

Cognitive and Emotional Well-Being of Preschool Children Before and During the COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4388734577 sur OpenAlexafffundabout
Katherine E. Finegold, Julia A. Knight, Derrick Ssewanyana, Jody Wong, Kashtin Bertoni, Nadya Adel Khani, Harmoni Watson, Robert D. Levitan, Jennifer M. Jenkins, Stephen G. Matthews, Mark Wade

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensSinai Health SystemCentre for Addiction and Mental HealthLunenfeld-Tanenbaum Research InstitutePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSocioemotional selectivity theoryMedicineNeurocognitivePandemicAutismPediatricsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychosocialYoung adultDemographyGerontologyCognitionPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The association between COVID-19 social disruption and young children's development is largely unknown. Objective: To examine associations of pandemic exposure with neurocognitive and socioemotional development at 24 and 54 months of age. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study evaluated associations between pandemic exposure vs nonexposure and developmental outcomes with covariate adjustment using data from the Ontario Birth Study collected between February 2018 and June 2022. Eligible participants were children aged 24 and 54 months. Data were analyzed from June to November 2022. Exposure: COVID-19 pandemic exposure defined as assessment after March 11, 2020. Main Outcome and Measures: Neurodevelopmental assessment using the ASQ-3 (Ages and Stages Questionnaire, Third Edition) and MCHAT-R (Modified Checklist for Autism in Toddlers, Revised) at 24 months of age, and neurocognitive and socioemotional assessment using the National Institutes of Health Toolbox at 54 months of age. Results: A total of 718 children at age 24 months (mean [SD] age, 25.6 [1.7] months; 342 female [47.6%]; 461 White [64.2%]) and 703 at age 54 months (mean [SD] age, 55.4 [2.6] months; 331 female [47.1%]; 487 White [69.3%]) were included. At 24 months of age, 460 participants (232 female [50.4%]) were assessed during the pandemic (March 17, 2020, to May 17, 2022) and 258 (110 female [42.6%]) were assessed prepandemic (April 17, 2018, to March 10, 2020). At 54 months of age, 286 participants (129 female [45.1%]) were assessed from March 14, 2020, to June 6, 2022, and 417 (202 female [48.4%]) were assessed from February 8, 2018, to March 10, 2020. At 24 months of age, pandemic-exposed children had reduced risk of problem-solving difficulties using cutoff scores (odds ratio [OR], 0.33; 95% CI, 0.18-0.62; P = .005) and higher problem-solving (B, 3.93; 95% CI, 2.48 to 5.38; P < .001) compared with nonexposed children. In contrast, pandemic-exposed children had greater risk for personal-social difficulties using cutoff scores (OR, 1.67; 95% CI, 1.09-2.56; P = .02) and continuous scores (B, -1.70; 95% CI, -3.21 to -0.20; P = .02) compared with nonexposed children. At 54 months of age, pandemic-exposed children had higher receptive vocabulary (B, 3.16; 95% CI, 0.13 to 6.19; P = .04), visual memory (B, 5.95; 95% CI, 1.11 to 10.79; P = .02), and overall cognitive performance (B, 3.89; 95% CI, 0.73 to 7.04; P = .02) compared with nonexposed children, with no differences in socioemotional development. Conclusions and Relevance: This cross-sectional study found both positive and negative associations between pandemic exposure and preschool children's cognitive and emotional well-being within a relatively socioeconomically advantaged sample.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,344 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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