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Enregistrement W2059807554 · doi:10.1188/14.onf.390-398

Symptoms, Coping, and Quality of Life in Pediatric Brain Tumor Survivors: A Qualitative Study

2014· article· en· W2059807554 sur OpenAlexaffabout
Gail Macartney, Dawn Stacey, Margaret B. Harrison, Elizabeth G. VanDenKerkhof

Notice bibliographique

RevueOncology nursing forum · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensCanadian Network for Innovation in EducationQueen's UniversityChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoping (psychology)Qualitative researchQuality of life (healthcare)Health related quality of lifeClinical psychologyInternal medicineNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE/OBJECTIVES: To explore the symptom experience, coping strategies, and children's descriptions of their quality of life (QOL) after treatment for a brain tumor. RESEARCH APPROACH: An interpretive descriptive qualitative study. SETTING: A pediatric hospital setting in Ontario, Canada. PARTICIPANTS: 12 children aged 9-18 years. METHODS: Content analysis of semistructured interviews was guided by interpretive description methodology. FINDINGS: Children described symptoms including feeling tired, pain, headaches, emotional problems, difficulty thinking and remembering, problems with sleep, physical problems, and weight changes. Symptoms interfered with physical activity, keeping up with school, maintaining appearances, and communication. Coping strategies included reconditioning, taking breaks, taking medication, challenging themselves, volunteering, maintaining friendships, laughing, and using aids. CONCLUSIONS: Survivors experienced multiple symptoms that had an effect on their life, but overall, they described good QOL. INTERPRETATION: Caregivers need to understand the complexity of their patient's symptom experience and its impact on his or her daily life. Coping strategies can be identified to help mitigate potentially negative QOL outcomes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations48
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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