Predicting changes in adaptive functioning and behavioral adjustment following treatment for a pediatric brain tumor: A report from the Brain Radiation Investigative Study Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children are at risk for behavioral and adaptive difficulties following pediatric brain tumor. This study explored whether familial/demographic, developmental, diagnostic, or treatment-related variables best predict posttreatment behavioral and adaptive functioning. METHODS: Participants included 40 children (mean age = 12.76 years, SD = 4.01) posttreatment (mean time since diagnosis = 1.99 years, SD = 0.21) for pediatric brain tumor. Parents rated children's behavioral adjustment and adaptive functioning and provided demographic and developmental histories. Diagnostic and treatment-related information was abstracted from medical records. RESULTS: Ratings of adaptive and behavioral functioning approximately 2 years postdiagnosis were within the average range, although the percentage of children exceeding clinical cutoffs for impairment in adaptive skills exceeded expectation, particularly practical skills. Premorbid behavior problems and tumor size predicted posttreatment adaptive functioning. After accounting for adaptive functioning near diagnosis, premorbid behavior problems predicted declines in adaptive functioning 2 years postdiagnosis. After accounting for adjustment near diagnosis, no variables predicted declines in behavioral adjustment. CONCLUSIONS: Children may be vulnerable to reduced adaptive functioning following pediatric brain tumor treatment, especially in practical skills. Assessing prediagnosis functioning and diagnostic and treatment-related variables may improve our ability to predict those at greatest risk, although those factors may be less helpful in identifying children likely to develop behavioral difficulties. Screening of these factors in tertiary care and long-term follow-up settings may improve identification of those at greatest need for support services.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».