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Enregistrement W2064706287 · doi:10.1111/j.1365-2214.2008.00902.x

Family‐centred care and health‐related quality of life of patients in paediatric neurosciences

2009· article· en· W2064706287 sur OpenAlexaff
Mel Moore, Jean K. Mah, Barry Trute

Notice bibliographique

RevueChild Care Health and Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosocialIllness severityQuality of life (healthcare)MedicineMultilevel modelExploratory researchPerceptionSeverity of illnessClinical psychologyPsychiatryPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about the influence of contextual factors such as health services characteristics on health-related quality of life (HRQL) for children with a neurological condition. To address this gap, we conducted an exploratory study of the relationship between family-centred care (FCC) and HRQL outcomes in children from neurosciences clinics in a large acute care hospital. METHODS: A total of 187 family caregivers completed questionnaires regarding their socio-demographic status, the severity of their children's condition (FIM), perceptions of their children's HRQL (PedsQL 4.0) and their experiences of FCC (MPOC-20). Hierarchical regression analyses explored the hypothesis that FCC is a significant predictor of children's HRQL, independent of illness severity. RESULTS: Illness severity and FCC jointly explained one-third of the variance in children's total HRQL. When FCC was controlled for illness severity, it remained a significant predictor of physical, psychosocial and total HRQL scores. CONCLUSIONS: This study provides evidence that the level of FCC is positively related to paediatric HRQL independent of neurological illness severity. The implication is that the uptake of FCC practices by service providers can positively impact the quality of life of children with neurological disorders.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations37
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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