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Enregistrement W1991864264 · doi:10.3109/01460862.2010.498698

My Child has Cancer: The Costs of Mothers' Experiences of Having a Child with Pediatric Cancer

2010· article· en· W1991864264 sur OpenAlexaff
Paula C. Fletcher

Notice bibliographique

RevueIssues in Comprehensive Pediatric Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChildhood cancerPediatric cancerCancerExploratory researchMedicineCancer treatmentHealth professionalsFamily medicineHealth careNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The primary objective of this exploratory research was to examine the lived experiences of female caregivers of children with cancer during diagnosis, treatment and the period thereafter. The specific purpose of this article was to examine the various costs associated with caring for a child with pediatric cancer. MATERIALS AND METHODS: Interviews were completed with nine mothers of children who had been treated for pediatric cancer. RESULTS: From this process, a number of salient issues were identified; however, this article focuses solely on the costs of caring for a child with cancer. The subthemes derived from these findings include: (1) financial and work issues; (2) health of family; (3) upheaval of family life; and (4) a lost life. CONCLUSIONS: These findings exposed the realities of mothers faced with pediatric cancer, and reveal costs incurred by mothers caring for their ailing children, yielding information that can be used as a source of support for those faced with similar situations. Additionally, health care professionals are provided with insight into the costs associated with childhood cancer. This information can be used to help families cope more effectively with cancer and its negative effects.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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