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Enregistrement W2056235572 · doi:10.1037/0278-6133.23.6.599

Is It Beneficial to Involve a Family Member? A Meta-Analysis of Psychosocial Interventions for Chronic Illness.

2004· review· en· W2056235572 sur OpenAlexaff
Lynn M. Martire, Amy P. Lustig, Richard Schulz, Gregory E. Miller, Vicki S. Helgeson

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2004
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésPsychosocialPsychological interventionSpouseAnxietyPsychiatryDepression (economics)MedicineFamily memberClinical psychologyMeta-analysisPsychologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Links between chronic illness and family relationships have led to psychosocial interventions targeted at the patient's closest family member or both patient and family member. The authors conducted a meta-analytic review of randomized studies comparing these interventions with usual medical care (k=70), focusing on patient outcomes (depression, anxiety, relationship satisfaction, disability, and mortality) and family member outcomes (depression, anxiety, relationship satisfaction, and caregiving burden). Among patients, interventions had positive effects on depression when the spouse was included and, in some cases, on mortality. Among family members, positive effects were found for caregiving burden, depression, and anxiety; these effects were strongest for nondementing illnesses and for interventions that targeted only the family member and that addressed relationship issues. Although statistically significant aggregate effects were found, they were generally small in magnitude. These findings provide guidance in developing future interventions in this area.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,014
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,133 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations434
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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