Long-Term Mental Health Outcomes in Mothers and Siblings of Children With Cancer: A Population-Based, Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Although a diagnosis of childhood cancer can have a profound effect on the entire family unit, its impact on the long-term mental health of family members is not well characterized. METHODS: A provincial childhood cancer registry in Ontario, Canada, was linked to birth records to identify separate population-based cohorts of mothers and siblings of children diagnosed with cancer between 1998 and 2014. The mother and sibling cohorts were matched to corresponding population controls and linked to health services data. The rate of mental health-related outpatient visits (family physician, psychiatrist) and the incidence of severe psychiatric events (psychiatric emergency department visit, psychiatric hospitalization, suicide) were compared between mothers and siblings and their controls. Possible predictors of mental health outcomes were examined, including demographics, characteristics of the cancer-affected child, and cancer treatment. RESULTS: < .0001). The risk of severe psychiatric events was not increased in either cohort. Mother and sibling demographic factors associated with increased risk of adverse mental health included younger maternal age at cancer diagnosis, low socioeconomic status, and rural residence among mothers and older sibling age among siblings. Treatment-related variables pertaining to the cancer-affected child were not associated with mental health outcomes. Mental health outcomes clustered within families. CONCLUSION: Both mothers and siblings experience elevated and prolonged need for mental health-related health care as compared with the general population. Demographic risk factors predict subpopulations at highest risk. Increased psychosocial support for family members during and after cancer therapy is warranted.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».