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Enregistrement W4405758999 · doi:10.46563/1560-9561-2024-27-6-417-422

Quality of life as a criterion for children’s adaptation to schooling

2024· article· en· W4405758999 sur OpenAlexaboutno aff
I.V. Vinyarskaya, Е.В. Антонова, Petr I. Khramtsov, В. В. Черников, Anna G. Timofeeva, Аndrey P. Fisenko, Nadezhda O. Berezina

Notice bibliographique

RevueRussian Pediatric Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)Quality of life (healthcare)PsychologyAdaptation (eye)Maturity (psychological)Quarter (Canadian coin)Developmental psychologyQuality (philosophy)GerontologyMedical educationPediatricsMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. In modern conditions, the quality of life (QoL) is regarded as one of the main and reliable tools for health state research. Most questionnaires for the quality of life assessment have been developed for children with various diseases, and studies of the quality of life in somatically healthy children are few. The study of the processes of a child’s adaptation to learning in primary school mainly has a psychological and pedagogical focus. There are virtually no scientific papers covering the course of a child’s adaptation to learning in the first grade. Objective. To assess the adaptation of children to learning in the first grade using QoL indices. Materials and methods. The study was conducted from the fall of 2022 to the spring of 2023. To assess the QoL, the Russian-language version of the international instrument was chosen — the general questionnaire — Pediatric Quality of Life Inventory — PedsQL 4.0. The Kern–Jerasik test was used to assess the school maturity. A total of 454 questionnaires in 7–8 years of children going in for the school of the Moscow region were analyzed. Results. When assessing the Kern–Jerasik test for readiness for school, it was found that only a quarter of the children was found to be completely ready for school, the same number of younger schoolchildren had risks at the beginning of the study, and most of the children fell into the “maturing” group with good potential for development. At the end of the school year, a repeat examination of children was conducted. More than 50% were assessed as “mature”, 35% fell into the “maturing” group with a favourable prognosis and 13% of children remained in the risk group at the end of the school year. When assessing the QoL at the beginning of the school year, children from the risk group were noted to have worse scores compared to other groups in physical, social, and school functioning. Assessment of QoLin children in this group at the end of the school year showed the scores on all scales to remain significantly lower than those of children from other groups. When assessing the course of QoL during the school year, both in children at risk and in mature children, the index significantly decreased in all aspects of functioning, primarily due to the emotional aspect. Conclusion. New data on the QoL in primary school children was obtained. The demonstrated capabilities of the PedsQL 4.0 questionnaire and the Kern–Jerasik Test, when used together, can provide material for creating a more complete picture of the life of children entering school and predicting their adaptation based on changes in QoL indice during the first year of the study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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