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Enregistrement W2099306472 · doi:10.1200/jco.2003.03.031

Maternal Preoccupation and Parenting as Predictors of Emotional and Behavioral Problems in Children of Women With Breast Cancer

2003· article· en· W2099306472 sur OpenAlexaff
John J. Sigal, J. Christopher Perry, James M. Robbins, Marie-Anik Gagné, Edgard Nassif

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineIllness behaviorDiseaseMoodClinical psychologySick childCancerPsychiatryPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To test the hypothesis that differences between sicker and not-so-sick women in their preoccupation with their illness and parenting behavior can explain why some investigators find that children of breast cancer patients fare better than controls and other investigators find the reverse. PATIENTS AND METHODS: Forty-two women with metastasized breast cancer (sicker mothers) and 45 women with a first occurrence of nonmetastasized breast cancer (not-so-sick mothers) rated the degree of their preoccupation with the disease, their parenting behavior, mood, and social supports and the emotional and behavioral symptoms in one of their children. Their 12- to 18-year-old children rated their mothers' parenting behavior, their own emotional and behavioral symptoms, and their self-esteem. RESULTS: Sicker mothers reported relatively less preoccupation. They, and their children, reported less poor parenting and fewer externalizing symptoms in the children. Regression analyses revealed further differences between the groups. CONCLUSION: Less preoccupation with their illness and less poor parenting behavior by sicker mothers may explain why their children seem to fare better then those of not-so-sick mothers. Formulations concerning families of breast cancer patients should include consideration of the effect of the mothers' perception of the severity of their illness.

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)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,421
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 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

Citations44
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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