Illness perceptions and parental predictors of adherence to treatment in young people with haemophilia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hemophilia can be managed with a lifelong treatment (prophylaxis/on-demand) and appropriate physical activity. Throughout adolescence, adherence reduces remarkably. According to the self-regulation model of Leventhal and colleagues, illness perceptions greatly influence health behaviours and adaptation to illness. Assessing illness perceptions while young patients gain more autonomy and how parent characteristics can affect their child’s adaptation is necessary to build interventions. Objectives: (1) Identify illness perceptions of children (2) Determine the accuracy of the parental estimate of those perceptions (3) Investigate if parental characteristics: parental distress and parenting sense of competence may predict accuracy of parental estimates and adherence Methods: The Illness Perception Questionnaire and Veritas-Pro/PRN assessing adherence were completed by 24 hemophilia patients, aged 6-18, receiving care at Sainte-Justine UHC in Montreal, Canada. Parents completed the same questionnaires in addition to the Parenting Sense of Competence scale and The Parenting Stress Index-short form. Proximity between children-parent answers was assessed with correlations, t-tests and ICCs. Parental characteristics were correlated to measures of adherence and proximity. Findings: Preliminary analyses suggest that consequences of illness, timeline, concerns and emotional response are more threatening perceptions of illness. Parent-child responses were minimally correlated overall, except for treatment control and identity (r >.42, p<.05). Adherence was higher when parental distress and parental satisfaction were high (r=0.616, p<.01; r=.433, p<.05). Discussion: Adherence behaviours can be stressful to parents. Interventions could focus on this and on promoting better communication between parents and their child on illness perceptions in order to foster a more adapted view of illness.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».