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Enregistrement W2889411190 · doi:10.1177/1043454218794667

The Balancing Act: Mothers’ Experiences of Providing Care to Their Children With Cancer

2018· article· en· W2889411190 sur OpenAlexaffabout
Monica L. Molinaro, Paula C. Fletcher

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Oncology Nursing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyNursingMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of pediatric cancer and its treatment are overwhelming-these effects are multifaceted and felt by the entire family unit throughout the diagnosis and treatment process. Children experience a plethora of effects as a result of the treatment process; however, it is imperative to remember that a pediatric cancer diagnosis affects parents physically, emotionally, and psychologically as well. While much of the pediatric cancer treatment occurs at the hospital or in clinics, parents are often faced with additional caregiving responsibilities at home, and in many cases, it is mothers who provide care to their children, while also attempting to care for the siblings of their ill children. This secondary data analysis examines the caregiving responsibilities of mothers from Southern Ontario, Canada, during the time from diagnosis to after their children's pediatric cancer treatment. Three subthemes emerged from the overall theme of caregiving: (1) "We tried to do as much as we could outside of the clinic," (2) "I had to be there for everything," and (3) "Most of the time we relied on other people." Each will be discussed in turn. The findings from this work provides insight to health care professionals on how to create or improve the current supports and resources provided to caregivers of children with cancer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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