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Enregistrement W3007523462 · doi:10.1097/der.0000000000000582

Insights From Caregivers on the Impact of Pediatric Atopic Dermatitis on Families: “I’m Tired, Overwhelmed, and Feel Like I’m Failing as a Mother”

2020· article· en· W3007523462 sur OpenAlexvenueno aff
Korey Capozza, H. Wippell Gadd, Keri Kelley, Shannon Russell, Vivian Y. Shi, Alan Schwartz

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSanofi GenzymeRegeneron PharmaceuticalsSanofi
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisDermatologyDevelopmental psychologyClinical psychologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The impact of pediatric atopic dermatitis (AD) on families is largely hidden from view, and AD is commonly misunderstood as a minor skin condition. Few studies have examined the full burden of AD from the family perspective. OBJECTIVE: The aim of the study was to assess the burden of AD on children and families using a caregiver-centered survey. METHODS: A 72-item anonymous online survey was posted on social media sites targeted to or composed of parents of children with AD. It explored the following 9 domains of impact: sleep, social isolation, time requirements, life decisions, family relationship dynamics, energy/fatigue, mental health impacts, and unmet treatment needs. Atopic dermatitis severity was reported by respondents using the Patient-Oriented Eczema Measure. Statistical analyses were conducted using R 3.6.0. RESULTS: Two hundred thirty-five individuals completed the survey during the 1-month period that it was promoted via social media. Caregivers reported frequent sleep disturbance, exhaustion, worry, and social isolation related to their child's AD. CONCLUSIONS: Results highlight the need for psychosocial support and respite care for caregivers of children with AD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations59
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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