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Enregistrement W2002781796 · doi:10.1179/1743291x13y.0000000071

Factors affecting recruitment and participation of bereaved parents and siblings in grief research

2013· article· en· W2002781796 sur OpenAlexaff
Terrah Foster Akard, Mary Jo Gilmer, Katy Miller, Amii C. Steele, Kelly Hancock, Maru Barrera, Bruce E. Compas, Betty Davies, Mary S. Dietrich, Diane L. Fairclough, Nancy S. Hogan, Kathryn Vannatta, Cynthia A. Gerhardt

Notice bibliographique

RevueProgress in Palliative Care · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefPhoneMedicineAge limitPsychologyFamily medicineDemographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 84) within 1 year of a child's cancer-related death. Specific aims were to examine associations between: (a) recruitment variables (number of phone calls made to eligible families, number of calls answered by eligible families) and participation rates (study agreement and refusal) and (b) characteristics of deceased children (gender, age, length of illness, time since death) and participation rates. Characteristics of deceased children did not differ between participating and non-participating families. Researchers made significantly fewer calls to participating versus refusing families. Participating families most often agreed during the first successful call connection, and more calls did not mean more recruitment success. Thus, it is reasonable to limit the number of calls made to bereaved families. Despite recruitment challenges, many bereaved parents and siblings are willing and interested to participate in grief research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,330
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations45
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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