Psychosocial and productivity impact of caring for a child with peanut allergy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Limited previous research has assessed the psychosocial burden and productivity impact of caring for a child with peanut allergy and factors associated with burden. The objective of this research was to explore caregiver burden in terms of psychosocial and productivity impact of caring for a child with peanut allergy, the influence of caregiver and child gender on caregiver burden, and factors predicting caregiver burden in peanut allergy. METHODS: A cross-sectional survey of caregivers of children with peanut allergy was conducted in the United Kingdom, and included sociodemographic and clinical questions, EQ-5D, Hospital Anxiety and Depression Scale, Food Allergy Quality of Life-Parental Burden, Food Allergy Independent Measure, and productivity questions. RESULTS: One hundred caregivers (55% female) of children with peanut allergy (aged 4-15 years) completed the survey. Male and female caregivers reported mean levels of anxiety significantly higher than United Kingdom population norms. Caregivers of children with severe peanut allergy reported significant impacts on their careers and health-related quality of life. Neither caregiver nor child gender impacted burden, indicating that male and female caregivers are equally anxious and suffer the same level of negative career, productivity, and health-related quality-of-life impact due to their child's peanut allergy. Caregivers' perceived risk of outcomes related to their child's peanut allergy (e.g., death or severe reaction) as measured by the Food Allergy Independent Measure independently predicted burden. CONCLUSIONS: Caregivers of children with peanut allergy in the United Kingdom experience health-related quality-of-life, psychosocial, and productivity burden; this study demonstrates the high levels of anxiety reported by both male and female caregivers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».