The impact of ableism on the health and well-being of children and youth with disabilities: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Discrimination can affect both physical and mental health. Most research focuses on the health impacts of general discrimination or racism, while researchers give less attention to disability-related discrimination (ableism). Children and youth with disabilities are especially vulnerable to ableism. Our review aimed to understand the impact of ableism on the health of children and youth with disabilities. METHODS: A systematic review was conducted involving eight international databases (Ovid Medline, Healthstar, PsychInfo, CINAHL, JBI EBP Database, Sociological Abstracts, Scopus, Web of Science). Four researchers independently screened 4698 articles for inclusion. RESULTS: The thirty included studies represented 20,495 children and youth with disabilities and parents representing them across 12 countries. The findings show that ableism negatively affects the physical health (i.e., physical injury and pain; worsening disability symptoms), mental health (i.e., overall psychological health; distress and emotional problems; depression; anxiety; suicidality; self-confidence, self-perception, and outlook), and overall quality of life among children and youth with disabilities. CONCLUSION: Researchers must urgently address how ableism contributes to negative physical and mental health outcomes and poorer quality of life for children and youth with disabilities. Research should continue exploring how ableism, including organizational forms of it, affects the health of youth.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».