Pediatric sibling donor bone marrow transplant: Assessing distress in donors and family members
Notice bibliographique
Résumé
e20625 Background: When a child is diagnosed with cancer, the entire family is affected. In qualitative studies, 28–81% of siblings of children with cancer display behavioral maladjustment. Quantitative studies show similar findings, documenting up to a three-fold increase in clinically significant behavioral problems among siblings of children with cancer. Methods: In order to better understand sibling distress we conducted 3–4 interviews using grounded theory methodology (a qualitative strategy to explore common themes and develop theory) with each family member over 9 years old of 7 families with a child undergoing a sibling donor bone marrow transplant for cancer or sickle cell anemia. Participants also completed standardized scales related to coping. Results: Of the 29 subjects interviewed, 6 were African American, 4 Hispanic and 19 white. Six parents had at least a college degree and income was evenly distributed from $5,000 to >$80,000 a year. Children, including 4 patients, 6 donor siblings and 5 other siblings, ranged in age from 9 to 18. Based on the grounded theory analysis of each interview, we theorize that siblings experience less distress if the parents share the patient care giving. Our data support this hypothesis, with analysis of interviews indicating improved coping in families that shared care giving for the transplant recipient, and increased distress in families in which all the patient care giving was performed by the mother, a commonly used strategy. Conclusion: In order to potentially facilitate increased family functioning and decrease caregiver burden, parents should be encouraged to share care giving when feasible. Our study shows that systematic interviews can explore the family experience of pediatric transplantation and allow development of improved support systems for families of children undergoing sibling donor bone marrow transplantation. No significant financial relationships to disclose.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».