A meta‐analytic review of the implementation characteristics in parenting interventions to promote early child development
Notice bibliographique
Résumé
This review summarizes the implementation characteristics of parenting interventions to promote early child development (ECD) outcomes from birth to 3 years. We included 134 articles representing 123 parenting trials (PROSPERO record CRD42022285998). Studies were conducted across high-income (62%) and low-and-middle-income (38%) countries. The most frequently used interventions were Reach Up and Learn, Nurse Family Partnership, and Head Start. Half of the interventions were delivered as home visits. The other half used mixed settings and modalities (27%), clinic visits (12%), and community-based group sessions (11%). Due to the lack of data, we were only able to test the moderating role of a few implementation characteristics in intervention impacts on parenting and cognitive outcomes (by country income level) in the meta-analysis. None of the implementation characteristics moderated intervention impacts on cognitive or parenting outcomes in low- and middle-income or high-income countries. There is a significant need in the field of parenting interventions for ECD to consistently collect and report data on key implementation characteristics. These data are needed to advance our understanding of how parenting interventions are implemented and how implementation factors impact outcomes to help inform the scale-up of effective interventions to improve child development.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».