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Enregistrement W1984124236 · doi:10.1300/j077v26n01_01

Factors Influencing Depressive Symptoms of Children Treated for a Brain Tumor

2007· article· en· W1984124236 sur OpenAlexaff
Maru Barrera, Fiona Schulte, Brenda J. Spiegler

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychosocial Oncology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensSickKids FoundationPopulation Health Research InstituteHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationClinical psychologySocial skillsPsychologyDepression (economics)Depressive symptomsPsychiatryDevelopmental psychologyMedicineCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine depressive symptoms in children treated for a brain tumor and related clinical, demographic and personal factors. METHODS: Fifty-four children with brain tumors (32 males) aged 8.2-18.3 years participated. Standardized measures assessed depressive symptoms, social skills, self-worth and IQ. Clinical (treatment) and demographic variables (gender) were also examined. RESULTS: Depression scores were subjected to a 2 (gender), X 2 (social skills: low, high), X 3 (self-worth: low, average, high) ANCOVA with IQ as the covariate. Significant main effects of gender and of self-worth and an interaction between gender, social skills, and self-worth were observed. Gender was identified as a moderator of the effect of social skills and self-worth on depressive symptoms. CONCLUSIONS: Gender, social skills, and self-worth play important roles in the depressive symptoms of pediatric brain tumor patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations44
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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