Positive parenting practices support children at neurological risk during COVID-19: a call for accessible parenting interventions
Notice bibliographique
Résumé
Children and youth with neurological and/or neurodevelopmental conditions were at high risk for behavioral and mental health challenges during the COVID-19 pandemic. Positive and responsive parenting practices may be one way to prevent and manage potential difficulties in families. We aimed to identify whether positive parenting practices were associated with reduced behavioral concerns in children at neurological risk during the late stages and aftermath of the COVID-19 pandemic. In addition, we examined whether ongoing parental stress, anxiety, and depression impacted parenting practices during this time period. Families (N = 179) with children 4 to 15 years old (M = 7.11y, SD = 2.02) diagnosed with neurological (84.3%), neurodevelopmental (54.8%) or comorbid neurological and/or neurodevelopmental conditions (21.2%) were contacted to complete online questionnaires regarding demographics, parent stress, child behavior, COVID-19 conditions, and parenting practices. Multivariable linear regression (MLR) analyses examined the association between positive parenting practices and parenting competency measures with child behavioral outcomes, controlling for relevant covariates, including COVID-19 related stress. MLR were also run to determine whether parental mental health impacted parenting practices. More positive parenting practices predicted fewer child problem behaviors and lower intensity of problem behaviors. Similarly, a higher sense of satisfaction with parenting competence also predicted fewer child problem behaviors and lower intensity of problem behaviors. In addition, higher reported parental depression, anxiety, and stress significantly predicted fewer reported positive parenting practices. Findings points to the promising application of positive parenting interventions to support vulnerable families, as well as the need for parental mental health intervention to support parenting practices.
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 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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».