Effects of early intervention on the mental wellbeing and caregiving practices of preterm infant caregivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rising incidence of preterm births worldwide presents a pressing public health challenge, affecting both infants and their preterm caregivers. Early Intervention (EI) programs aim to mitigate the negative impacts associated with preterm births on the physical, cognitive, and psychological health of both infants and their caregivers by providing personalized parental support and developmental monitoring. This study addressed the gap in research evaluating the long-term effects of community-based EI programs on the holistic coping mechanisms of families, encompassing mental wellbeing, caregiving competencies, and the transition process from hospital to home care. METHODS: This study evaluated the long-term effects of a community-based EI program (in-home only) and the added benefits of earlier Hospital-to-Home (H2H) support, focusing on preterm caregivers' mental wellbeing and caregiving practices. RESULTS: The findings highlight the extended benefits of EI, demonstrating that program duration and intensity significantly benefit families dealing with neonatal intensive care unit stays. For infants requiring extensive medical intervention, EI support markedly enhances caregiver mental wellbeing. Additionally, interventions initiated earlier yield a more substantial positive effect on preterm caregivers' mental wellbeing after discharge compared to those that commence later. CONCLUSION: These findings suggest the potential role of community-based EI programs and the benefits of supporting preterm caregivers before transitioning home. The study calls for future research to explore the effects of various EI program components to identify which interventions are most effective for addressing preterm infants' specific developmental challenges.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».