Family, demographic and illness‐related determinants of HRQL in children with brain tumours in the first year after diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the relationship between parent- and child-report Health-Related Quality of Life (HRQL) and demographic, tumour and family variables in children with a brain tumour in the first year after diagnosis and to identify determinants of HRQL at 12 months. PROCEDURE: Longitudinal prospective study: Semi-structured interviews took place approximately 1, 6 and 12 months after diagnosis. HRQL was measured using the self- and parent-report PedsQL 4.0 Total Scale Score. Tumour and treatment variables considered included tumour site and grade, hydrocephalus at diagnosis, chemotherapy and radiotherapy. Family variables included measures of family function, family support and family stress, the primary carer's coping strategies and symptoms of depression and anxiety. Univariate analyses were used at all three time points, and to identify potential early predictors of HRQL at 1 year. Regression analysis was then used to identify the most important determinants of HRQL at 1 year. RESULTS: Thirty-five patients completed the 12-month interviews. There were consistent significant negative correlations between concurrent family impact of illness and parent and self-report HRQL, and positive correlations between concurrent family support and parent-report HRQL. Treatment with radio- or chemotherapy correlated with child-report HRQL only at some time points. Multivariate analysis showed infratentorial tumour site, and poor HRQL at 1 month best predicted poor self- and parent-report HRQL at 12 months. CONCLUSION: Children with infratentorial tumours and poor HRQL early after diagnosis tend to have poor HRQL at 1 year. While family factors are important modulators of concurrent HRQL, they do not appear important in predicting HRQL.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».