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Enregistrement W4416851388 · doi:10.1186/s12889-025-24244-4

Engaging families to create a better post-pandemic future: semi-structured interviews with youth and parents in Canada

2025· article· en· W4416851388 sur OpenAlexafffundabout
Jeanna Parsons Leigh, Stephana J. Moss, Sara J. Mizen, Hannah Brown, Cynthia Sriskandarajah, Maia Stelfox, Beth Halperin, Scott A. Halperin, Sofia B. Ahmed, Diane Lorenzetti, Micaela Harley, Perri R. Tutelman, Kathryn A. Birnie, Melanie C. Anglin, Henry T. Stelfox, Nicole Racine, Kirsten M. Fiest

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueParental Involvement in Education
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityRoyal Ottawa Mental Health CentreUniversity of AlbertaChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of CalgaryDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiostatisticsPublic healthPandemicSample (material)Health services researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Epidemiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: International reports highlight important impacts of the COVID-19 pandemic on the wellbeing of youth. There is limited knowledge of the experiences and perspectives of youth, and their parents during the COVID-19 pandemic. Examining these experiences can help us identify existing gaps in support and which policy adjustments, resources, and programs are needed to enhance the wellbeing of youth and families in the aftermath of the pandemic. METHODS: In this qualitative descriptive study Canadian youth (11-18year) and their parents (≥ 18year) who participated in a previous national survey looking at public perceptions of the COVID-19 pandemic, were invited to participate. Youth and their parents across all ten Canadian provinces were interviewed separately between June and September 2022. Interview guides were developed and refined iteratively with experts on child development along with youth and parent partners. Responses we coded inductively and a qualitative descriptive analysis was performed. We conducted and reported this study according to the Consolidated Criteria for Reporting Qualitative Research checklist. RESULTS: We interviewed 14 youth-parent dyads (28 interviews). Most participants identified as Black, Indigenous, or persons of colour (18/ 28, 64%) and as cis-gender women/girls (15/28, 54%); the median ages were 14 (interquartile range (IQR) 12-16) and 46 (IQR 40-50), for youth and parents respectively. All parents (14/14, 100%) were married. We generated four topic summaries in the data, relevant to youth and family wellbeing throughout the COVID-19 pandemic and in the post-pandemic period: (1) connectedness (a sense of being cared for and supported), (2) motivation and drive (activating and sustaining behaviour toward a goal despite difficulties), (3) mental health (including emotional, psychological, and social wellbeing, develop fulfilling relationships, and adapting to change) and (4) coping mechanisms (strategies used to adjust to stressful events to help maintain overall wellbeing). Findings highlight negative impacts of increased isolation associated with COVID-19 pandemic and their interconnectedness. Results underscore the importance of employing integrated policies that address these complex challenges while informing the tailoring of existing policies, resources, and programs to better support and improve the well-being of youth and families as they navigate the ongoing impacts of the pandemic. CONCLUSIONS: Canadian youth and parents in our sample provided detailed descriptions on how the COVID-19 pandemic impacted their wellbeing and the strategies they used to reduce these impacts as much as possible. There is a need for support both at-home and in-school, emphasizing the importance of having a range of programs that address challenges across all facets of youths' lives.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,006
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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