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Enregistrement W3002522541 · doi:10.1037/hea0000825

Psychosocial screening and mental health in pediatric cancer: A randomized controlled trial.

2020· article· en· W3002522541 sur OpenAlexfundno aff
Maru Barrera, Sarah Alexander, Eshetu G. Atenafu, Joanna Chung, Kelly Hancock, Aden Solomon, Léandra Desjardins, Wendy Shama, Denise Mills

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research Institute
Mots-clésPsychosocialMental healthRandomized controlled trialMedicinePediatric cancerCancer screeningPsychiatryClinical psychologyPsychologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Diagnosis and treatment of childhood cancer can impact the mental health of the family. Early psychosocial risk screening may help guide interventions. The primary aim of this study was to evaluate if an intervention (providing psychosocial risk information to the patient's treating team) would result in decreased depression symptoms in caregivers, in general, and relative to initial psychosocial risk. A secondary aim was to examine intervention effects in a small sample of patient and sibling self-reported outcomes. METHODS: We randomly allocated families to the intervention group (IG, treating team received PAT summary) or control group (CG, no summary). One hundred and twenty-two caregivers of children newly diagnosed with cancer completed measures of depression and anxiety and psychosocial risk 2-4 weeks from diagnosis (T1) and 6 months later (T2). Patients and siblings completed self-report measures of depression and anxiety. RESULTS: = .60). Similar results were found in anxiety scores. Intervention effects with patients and siblings were inconclusive. CONCLUSIONS: Sharing psychosocial risk information with the treating team had measurable impact on mental health outcomes only if caregivers had initial high psychosocial risk. This study contributes to our understanding of mapping psychosocial screening and resources to improve outcomes in families managing childhood cancer. (PsycInfo Database Record (c) 2020 APA, all rights reserved).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
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)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,384 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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