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Enregistrement W2043924155 · doi:10.1177/1043454209358411

Families of Young Pediatric Cancer Survivors: A Cross-Sectional Survey Examining Physical Activity Behavior and Health-Related Quality of Life

2010· article· en· W2043924155 sur OpenAlexafffund
Jill M. Norris, Nancy J. Moules, Guy Pelletier, S. Nicole Culos‐Reed

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Oncology Nursing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésSiblingMedicineQuality of life (healthcare)Physical activityCross-sectional studyPediatric cancerChildhood cancerGerontologyExploratory researchClinical psychologyCancerPsychologyPhysical therapyDevelopmental psychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examined physical activity levels within young families of pediatric cancer survivors and the relationship between physical activity and health-related quality of life (HRQL). Nineteen families were recruited, including 33 parents, 17 pediatric cancer survivors, and 10 siblings. Families completed a self-report survey on background information, physical activity levels, and PedsQL generic core scale for child HRQL. Results of this cross-sectional study indicate that families were generally active, with mothers more frequently participating in overall physical activity (P < .001). Within families, parent-child physical activity levels were associated, but not survivor-sibling physical activity. Survivors and siblings did not differ in their self-reported physical activity levels or HRQL, and no association was observed between physical activity and HRQL. However, discrepancies between sibling self-report and parent proxy-reported HRQL were notable. Overall, results from this exploratory pilot work will assist in further research into physical activity behaviors and HRQL in families of pediatric cancer survivors.The nurse should consider the varied experiences of family members, particularly those of siblings, through long-term follow-up.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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

Citations38
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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