Predictors of child resilience in a community-based cohort facing flood as natural disaster
Notice bibliographique
Résumé
© 2020, The Author(s). Background: Natural disasters are unpredictable and uncontrollable events that usually induce significant level of stress and social disruption in afflicted individuals. The consequences are formidable, affecting lifetime health and economic prosperity. Among natural disasters, floods are the most common causes and tend to have the highest economic burden. The aim of this study was to examine factors associated with child resilience in the face of the natural disaster experienced by the city of Calgary, Alberta, Canada during its unprecedented flood of 2013. Methods: The current study was conducted in a community-based cohort situated in the city of Calgary. The participants were recruited out of the All Our Families longitudinal cohort within the Cummings School of Medicine at the University of Calgary. Of the total 1711 people contacted, 469 people consented and completed questionnaire. Of those 469 who consented to be part of the study, 467 were eligible to be included for analysis. A flood impact questionnaire was delivered 6 months after the 2013 flood in families whose children were an average of 3 years old. Mother reported questionnaires were used to assess child resilience. The study included maternal data on a range of factors including socio-demographic, history of mental health, relationship with the partner and social support. Child related data were also incorporated into the study, and variables included delivery mode, child sex, and child age at the time of disaster. Results: Child resilience was best predicted by mother’s age and social support, and by child gender, the child’s externalizing and internalizing behaviors and the Rothbart temperament scale: effortful control. Furthermore, this study revealed that children who were more exposed to the flood events, showed higher resilience compared to the children who were less or not exposed. Conclusions: These findings highlight the risk and protective factors that predict child resilience and suggest that mother reported questionnaire are useful tools to assess child resilience amidst early life adversity.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».