Psychosocial health and quality of life among children with cardiac diagnoses: agreement and discrepancies between parent and child reports
Notice bibliographique
Résumé
Psychosocial health issues are common among children with cardiac diagnoses. Understanding parent and child perceptions is important because parents are the primary health information source. Significant discrepancies have been documented between parent/child quality-of-life data but have not been examined among psychosocial diagnostic instruments. This study examined agreement and discrepancies between parent and child reports of psychosocial health and quality of life in the paediatric cardiology population. Children (n=50, 6-14 years) with diagnoses of CHDs (n=38), arrhythmia (n=5), cardiomyopathy (n=4), or infectious disease affecting the heart (n=3) were enrolled, completing one or more outcome measures. Children and their parents completed self-reports and parent proxy reports of quality of life - Pediatric Quality of Life Inventory - and psychosocial health - Behavioral Assessment Scale for Children (Version 2). Patients also completed the Multidimensional Anxiety Scale for Children. Associations (Pearson's correlations, Intraclass Correlation Coefficients) and differences (Student's t-tests) between parent proxy reports and child self-reports were evaluated. Moderate parent-child correlations were found for physical (R=0.33, p=0.03), school (R=0.43, p<0.01), social (R=0.36, p=0.02), and overall psychosocial (R=0.43, p<0.01) quality of life. Parent-child reports of externalising behaviour problems, for example aggression, were strongly correlated (R=0.70, p<0.01). No significant parent-child associations were found for emotional quality of life (R=0.25, p=0.10), internalising problems (R=0.17, p=0.56), personal adjustment/adaptation skills (R=0.23, p=0.42), or anxiety (R=0.07, p=0.72). Our data suggest that clinicians caring for paediatric cardiac patients should assess both parent and child perspectives, particularly in relation to domains such as anxiety and emotional quality of life, which are more difficult to observe.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».