Determinants of quality of life outcomes for survivors of pediatric brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To describe the quality of life (QOL) of pediatric brain tumor survivors (PBTSs) prospectively and to identify potential medical, personal and family contextual factors associated with QOL. METHODS: Ninety-one PBTSs (8-16 years) who were off treatment and attending a regular classroom participated. Self- and caregiver-proxy-reported on QOL at baseline, 2 and 8 months. At baseline, cognitive, executive function, attention and memory, medical and demographics information were attained. RESULTS: Significant improvements over time in PBTS's emotional QOL were self- and proxy-reported (P < 0.01) and global QOL proxy-reported (P = 0.04). Receiving cranial irradiation therapy (CIT) and poor behavioral regulation predicted poor global QOL scores reported by both informants (P < 0.017). Poor behavioral regulation also predicted poor self-reported school functioning, and poor proxy-reported emotional and social QOL (P < 0.037). Boys reported better emotional QOL (P = 0.029), and PBTSs over 11 years old were reported to have better emotion and school-related QOL. Finally, being non-White and having low income predicted poor self-reported global and emotional QOL (P = 0.041). CONCLUSIONS: Receiving CIT, having poor behavioral regulation, being a female, under 11 years old and coming from low-income, non-White families place PBTSs at risk for poor QOL.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».