Social capital of families of children with neurodevelopmental disabilities in South India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To investigate the social capital of families with children with neurodevelopmental disabilities in South India receiving a community‐based early intervention (Enabling Inclusion®) program and to explore determinants and associations between social capital and program duration, socio‐demographic factors, family empowerment, and caregiver burden. Method Using purposive sampling in a cross‐sectional study design, 217 families (n = 71 received short Enabling Inclusion [<5 months]; n = 146 received long Enabling Inclusion [>9 months]) were recruited and completed the Short Adapted Social Capital Tool (SASCAT: cognitive, structural), measures of family empowerment, and caregiver strain. Descriptive statistics, regression, and correlations were used for analyses. Results In 52.1% of participants, low cognitive and structural social capital was observed. Higher odds of low structural social capital were observed for mothers with primary versus secondary education (adjusted odds ratio [OR] = 0.35; 95% confidence interval [CI] 0.13–0.90; p = 0.029); and caregivers of children with cerebral palsy versus autism (OR = 4.66; 95% CI 1.02–21.21; p = 0.046). Significant associations were found between structural social capital, the child's age, and support group membership (χ2 = 6.29; 4.70; degrees of freedom [df] = 2; 1; p = 0.04; p = 0.02 respectively), as well as between cognitive social capital and other disability in the family (χ2 = 4.62, df = 1, p = 0.03). Interpretation While program duration was not found to mediate social capital, mother's education and child's diagnosis emerged as key influential factors, warranting their consideration in interventions supporting families of children with neurodevelopmental disabilities in low‐ and‐middle‐income countries and elsewhere.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».