Screening for caregiver psychosocial risk in children with medical complexity: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify psychosocial risk in family caregivers of children with medical complexity using the Psychosocial Assessment Tool (PAT) and to investigate potential contributing sociodemographic factors. DESIGN: Cross-sectional study. SETTING: Family caregivers completed questionnaires during long-term ventilation and complex care clinic visits at The Hospital for Sick Children, Toronto, Ontario, Canada. PATIENTS: A total of 136 family caregivers of children with medical complexity completed the PAT questionnaires from 30 June 2017 through 23 August 2017. MAIN OUTCOME MEASURES: Mean PAT scores in family caregivers of children with medical complexity. Caregivers were stratified as 'Universal' low risk, 'Targeted' intermediate risk or 'Clinical' high risk. The effect of sociodemographic variables on overall PAT scores was also examined using multiple linear regression analysis. Comparisons with previous paediatric studies were made using T-test statistics. RESULTS: 136 (103 females (76%)) family caregivers completed the study. Mean PAT score was 1.17 (SD=0.74), indicative of 'Targeted' intermediate risk. Sixty-one (45%) caregivers were classified as Universal risk, 60 (44%) as Targeted risk and 15 (11%) as Clinical risk. Multiple linear regression analysis revealed an overall significant model (p=0.04); however, no particular sociodemographic factor was a significant predictor of total PAT scores. CONCLUSION: Family caregivers of children with medical complexity report PAT scores among the highest of all previously studied paediatric populations. These caregivers experience significant psychosocial risk, demonstrated by larger proportions of caregivers in the highest-risk Clinical category.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».