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Enregistrement W2063694857 · doi:10.1300/j010v44n03_08

An Evaluation of Dyadic Peer Support for Caregiving Parents of Children with Chronic Lung Disease Requiring Technology Assistance

2007· article· en· W2063694857 sur OpenAlexaff
David Nicholas, Krista Keilty

Notice bibliographique

RevueSocial Work in Health Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensSickKids Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeer supportMedicineLung diseaseSocial supportPsychologyDiseaseSocial workChronic diseaseClinical psychologyFamily medicineNursingSocial psychologyLungPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluated a dyadic peer support pilot intervention for parents of technology-assisted children with chronic lung disease. These medically-fragile children, living at home in the primary care of their parents, require continuous or intermittent assistance from technological support such as home oxygen, respiratory or cardiac monitors and/or mechanical ventilators. The intervention consisted of matching parents with similar caregiving responsibilities, in order to reciprocally engage in parent-to-parent support. Results identified mixed outcomes based on quantitative and qualitative methods. Participants conveyed benefits and limitations of this modality of peer-based support. They generally favoured peer support as a clinical resource for caregiving parents as the intervention offered a valued opportunity for mutual sharing with another parent who could understand the unique realities particular to caring for a medically-fragile child. Sharing daily experiences was reported to reduce isolation, increase knowledge, and provide an important sense of feeling understood. Challenges associated with peer support included scheduling difficulties and personality incompatibility. Recommendations for program development in clinical settings are described.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,361 · 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.

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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