Evaluating the Strong Families Programme in Lebanon: A Single-arm Study on Family Functioning and Child Well-being
Notice bibliographique
Résumé
Families in Lebanon face compounded adversities, including political instability, economic collapse, and protracted displacement crises. These conditions place significant strain on caregiver-child relationships, which are critical determinants of child well-being. The Strong Families programme, developed by UNODC, is a brief, evidence-based family skills intervention designed for low-resource and high-stress settings. This study evaluated the programme’s feasibility and effectiveness in Lebanon. A single-arm pre-post design was employed. Seventy-six families with children aged 8–14 years were recruited through community-based organizations across Beirut, Mount Lebanon, and South Lebanon. Caregivers completed a demographic questionnaire, the Parenting and Family Adjustment Scales (PAFAS) and the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) at baseline (T1), post-intervention (T2), and six-week follow-up (T3). Despite high attrition, results showed significant reductions in SDQ conduct problems and total difficulties, with the greatest improvements among children with high baseline difficulties. PAFAS outcomes indicated significant decreases in coercive parenting and improvements in positive encouragement, parent-child relationship, and parental adjustment among the most challenged caregivers at baseline. Families with lower initial difficulties showed smaller or non-significant changes, suggesting a ceiling effect. No differences emerged between Lebanese and non-Lebanese participants. The Strong Families programme demonstrated feasibility and positive short-term impacts on family functioning and child mental health in Lebanon, particularly for higher-risk families. These findings support its scalability as a contextually adaptable intervention to strengthen resilience in humanitarian and fragile settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».