Self-concept among youth with a chronic illness: A meta-analytic review.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to use meta-analytic techniques to compare self-concept between children and adolescents (abbreviated to youth) with a chronic illness versus healthy controls, and to examine methodological influences on effect sizes. METHOD: Databases were searched for asthma, cerebral palsy, diabetes, epilepsy, and juvenile arthritis. Inclusion criteria were: 1) original research studies in English; 2) youth <18 years; 3) the inclusion of self-reported self-concept; and 4) data available to estimate effect sizes. Study quality was assessed with a modified Quality Index. Effect sizes were calculated as Hedges' g using a random effects model. RESULTS: A total of 60 studies were analyzed. On average, youth with a chronic illness had compromised self-concept, d = -0.17 [-0.27, -0.07]. However, type of control group exerted a moderating influence that resulted in discrepant findings. Studies based on normative data reported higher self-concept in youth with a chronic illness, d = 0.27 [0.06, 0.47], whereas studies that recruited healthy controls reported lower self-concept in youth with a chronic illness, d = -0.25 [-0.34, -0.15]. CONCLUSIONS: Self-concept is compromised in youth with a chronic illness; however, the effect size may be underestimated because of methodological weaknesses and systematic biases in existing studies. Future research should avoid the use of normative data and employ rigorous methods to ensure representative sampling and control of confounding variables to better appreciate the impact of chronic illness on youths' self-concept.
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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 | 0,017 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».