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Enregistrement W4390774355 · doi:10.5114/nan.2023.134150

Relationship of autistic children’s self-care performance with coping and quality of life in mothers of autistic children

2023· article· en· W4390774355 sur OpenAlexaboutno aff
Zohreh Mahdavi, Fatemeh Cheraghi, Salman Khazaie, Saeid Bashirian, Fateme Mohammadi

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatria i Neuropsychologia · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropsychiatryNeuropsychologyPsychologyCoping (psychology)PsychiatryDevelopmental psychologyClinical psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Inability in self-care in children with autism can severely affect different aspects of mothers' lives, especially coping and quality of life.The aim of this study was to evaluate the relationship between autistic children's self-care performance and mothers' coping and quality of life.Material and methods: This was a cross-sectional study.110 mothers and their autistic children were selected via convenience sampling.Three questionnaires were completed by participants.Data were analyzed by SPSS software version 16.Results: There was a strong and direct correlation between self-care performance and coping of mothers and mothers' quality of life (p < 0.001).The variables of coping, quality of life, autistic child's age and gender, number of siblings, level of function, mothers' education and job predicted approximately 70.65% of self-care performance variation.Conclusions: Children with autism had fairly good self-care performance, which had a positive effect on adaptation and consequently quality of life of their mothers.Self-care performance promotes the coping and quality of life in mothers of children with autism.Therefore, health officials and policymakers are recommended to use the findings of this study to increase coping and quality of life in these mothers, improve their self-care performance, and pay attention to this point in clinical practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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