Emotional well‐being in children with epilepsy: Family factors as mediators and moderators
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to examine the relationships of factors associated with children's emotional well-being 2 years after diagnosis, and to examine if these relationships are mediated or moderated by family factors. METHODS: Data came from a multicenter prospective cohort study of children with newly diagnosed epilepsy from across Canada (Health-Related Quality of Life in Children with Epilepsy Study; HERQULES, n = 373). Emotional well-being was assessed using the Quality of Life in Childhood Epilepsy Questionnaire (QOLCE-55). The relationships between clinical factors, family factors, and emotional well-being were assessed using multiple regression analyses. RESULTS: Family functioning, family stress, and repertoire of resources that the families had to adapt to stressful events were significantly associated with poor emotional well-being 2 years after diagnosis (p < 0.05) in the multivariable analysis. The effect of parental depressive symptoms was partially mediated by family functioning and family stress (p < 0.01 and p = 0.02, respectively). Family resources acted as a moderator in the relationship between severity of epilepsy and emotional well-being (p < 0.05). SIGNIFICANCE: Based on our findings, efforts to strengthen the family environment may warrant attention. We suggest that clinicians take a family centered care approach by including families in treatment planning. Family centered care has been shown to improve family well-being and coping and in turn may reduce the impact of clinical factors on emotional well-being to improve long-term health-related quality of life.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».