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Enregistrement W2912121144 · doi:10.1002/pon.5004

Severity, change over time, and risk factors of anxiety in children with cancer depend on anxiety instrument used

2019· article· en· W2912121144 sur OpenAlexafffund
Tanya Lazor, Jason D. Pole, Claire De Souza, Tal Schechter, Ronald Grant, Hailey Davis, Nathan Duong, Eliana Stein, Sadie Cook, Leonie Tigelaar, Lillian Sung

Notice bibliographique

RevuePsycho-Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensPediatric Oncology GroupInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPediatric Oncology Group of Ontario
Mots-clésAnxietyWorryMedicineClinical psychologyPsychologyPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The primary objective was to describe severity of anxiety among children and adolescents receiving chemotherapy for cancer or undergoing hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Secondary objectives were to describe how anxiety changes over time and determine factors associated with anxiety. METHODS: Participants were aged 8 to 18 and either receiving chemotherapy for cancer or undergoing HSCT for any indication. Respondents self-reported three anxiety measurement instruments at chemotherapy cycle or HSCT conditioning start and 3 weeks later. RESULTS: The proportion of participants with severe anxiety ranged from 10/77 (13.0%) to 22/77 (28.6%) depending on instrument used. Change over time also varied across instruments, with significant improvement observed with PedsQL (procedural) (P = 0.037) and PROMIS (P = 0.013). Factors associated with anxiety similarly varied by instrument. Older age was associated with more anxiety on the PedsQL (worry) (P = 0.036), and higher household income was associated with less anxiety on the MASC-10 (P = 0.028). CONCLUSIONS: While we found that a small proportion of patients met or exceeded thresholds for severe anxiety, we also noted that severity, change over time, and predictors of anxiety varied depending on instrument used. Future research should ensure that selected instruments measure the construct of interest and describe how anxiety is conceptualized in the study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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