Évaluations parentales et évaluations auto-rapportées de l’anxiété, la dépression et la détresse chez les jeunes survivants du cancer pédiatrique
Notice bibliographique
Résumé
Introduction : Les évaluations parentales et les évaluations auto-rapportées sur le statut psychologique des enfants ne concordent pas. Des caractéristiques propres aux enfants et parents prédiraient les différences. Objectifs : (1) identifier les accords mères-enfants et pères-enfants sur l’anxiété, la dépression et la détresse de l’enfant (2) évaluer la taille des différences entre les évaluations (3) explorer l’effet prédictif des caractéristiques sociodémographiques (âge de l’enfant, sexe de l’enfant, revenu parental) et des symptômes psychologiques sur les écarts entre les évaluations. Méthodologie : 62 triades enfant-mère-père ont complété des mesures d’anxiété, de dépression et de détresse pour l’enfant. Les parents ont aussi complété une mesure de symptômes psychologiques. Des coefficients de corrélation intraclasse, des tailles d’effets, des graphiques Bland-Altman et des régressions hiérarchiques ont été utilisés. Résultats : Les indices d’accord étaient faibles pour les évaluations mères-enfants et pères-enfants. Les parents avaient tendance à surestimer l’anxiété, la dépression et la détresse de leur enfant. Les tailles de différences étaient modérées. Les symptômes psychologiques des parents prédisaient les écarts entre les évaluations. Conclusion : Nos résultats supportent la méthode multi-informateur pour identifier la détresse chez les jeunes survivants. Des mesures d’ajustements pourraient être développées pour corriger l’effet de symptômes psychologiques élevés sur les évaluations parentales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».