Home participation and contextual factors in childhood disabilities: a cross sectional study during COVID-19 pandemic
Bibliographic record
Abstract
A funcionalidade das crianças se manifesta em sua participação e é altamente influenciado por fatores pessoais (mediadores) e ambientais (barreiras ou facilitadores), dificultando ou facilitando, portanto, sua participação. A pandemia da COVID-19 apresenta uma circunstância única para explorar essas influências. Investigamos se (i) fatores da criança, (ii) ambiente familiar e (iii) frequência de participação em casa estão associados ao envolvimento na participação em casa de crianças com deficiências de desenvolvimento (DD) durante a pandemia da COVID-19. Estudo transversal-exploratório. Noventa pais de crianças com DD (7,00 ± 3,78 anos) responderam a um questionário padronizado e à seção domiciliar do PEM-CY. A regressão linear multivariada foi executada com o envolvimento como um resultado dependente. A frequência de participação em casa foi a primeira variável a entrar no modelo, representando 48,5% do envolvimento. A próxima variável a entrar no modelo foi o comprometimento motor da criança, representando 56,2% do envolvimento junto com a frequência. A última variável que entrou foram os cuidadores que não trabalhavam, representando juntos 58,7% do envolvimento. Uma maior frequência de participação em casa, crianças com deficiências motoras (em vez de deficiências intelectuais-comportamentais) e mães que não estão empregadas foram fortemente associadas a um maior envolvimento na participação em casa durante a pandemia de COVID-19
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".