Effects of Two Early Parenting Programmes on Child Aggression and Risk for Violence in Brazil: a Randomised Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Violence is a major public health problem globally, with the highest rates in low- and middle-income countries (LMICs) in the Americas and southern Africa. Parenting programmes in high-income countries can diminish risk for violence, by reducing risk factors such as child aggression and harsh parenting, and increasing protective factors such as child cognitive development and school readiness. However, there is critical need to identify low-cost programmes with replicable benefits that work in real-world LMICs contexts. A three-arm, randomised, single-blind trial evaluated effects of two low-cost, group-based parenting programmes recommended for LMICs (ACT: Raising Safe Kids; DBS: dialogic book-sharing) on child aggression (primary outcome), child development, parenting, maltreatment, and stress. Participants were 369 children with medium-high levels of aggression (mean age 3.1 years at baseline) in poor households. Interventions were implemented in city health and education services in southern Brazil. Maternal reports, filmed observations, child tasks, and hair cortisol were assessed at baseline, 1-month post-intervention, and 8-month follow-up. Intention-to-treat analyses compared each of ACT and DBS with a control group. Three hundred sixty-eight (99.7%) participants completed follow-up assessments 8 months after the interventions. There was no effect of ACT (standardised mean difference, SMD 0.11, 95% CI - 0.05, 0.27) or DBS (SMD 0.05, 95% CI - 0.11, 0.21) on the primary outcome of child aggression. ACT reduced harsh parenting behaviour post-intervention (SMD - 0.23; 95% CI - 0.46, - 0.01), but not at follow-up. DBS improved book-sharing practices at both time points (e.g., maternal sensitivity at follow-up SMD 0.33; 95% CI 0.08, 0.57). There were no benefits of either programme for other parenting, child development, or stress outcomes. Two parenting programmes in Brazil had small effects on parenting practices but did not reduce child aggression or several other important risk/protective factors for violence. Effective early interventions that reduce violence in real-world LMIC settings are highly desirable but may be challenging to achieve.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».