Chronic illnesses in Canadian children: what is the effect of illness on academic achievement, and anxiety and emotional disorders?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Survival rates of children with a chronic illness is at an all-time high. Up to 98% of children suffering from a chronic illness, which may have been considered fatal in the past, now reach early adulthood. It is estimated that as many as 30% of school-aged children are affected by a chronic illness. For this population of children, the prevalence of educational and psychological problems is nearly double in comparison with the general population. METHODS: This study investigated the educational and psychological effects of childhood chronic illness among 1512 Canadian children (ages 10-15 years). This was a retrospective analysis using data from the National Longitudinal Survey of Children and Youth, taking a cross-sectional look at the relationships between childhood chronic illnesses, performance on a Mathematics Computation Exercise (MCE) and ratings on an Anxiety and Emotional Disorder (AED) scale. RESULTS: When AED ratings and educational handicaps were controlled for, children identified with chronic illnesses still had weaker performance on the MCE. Chronic illness did not appear to have a relationship with children's AED ratings. The regression analysis indicated that community type and illness were the strongest predictors of MCE scores. CONCLUSIONS: The core research implications of this study concern measurement issues that need to be addressed in future large-scale studies. Clinical implications of this research concern the need for co-ordinated services between the home, hospital and school settings so that services and programmes focus on the ecology of the child who is ill.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».