Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: A cancer disease during the developmental age can lead to failure to regulate and express emotions with the onset of psychopathology in children. This study aims to: 1. screen children's emotional and social competence and behavioral symptoms during the acute phase of treatment and 2. identify possible associations of these domains with technologic devices use. Methods: Participants were 24 children with leukemia (13 girls), with an average age of 6.54 years (SD = 2.24), recruited at the Pediatric Hematology, Oncology and Stem Cell Transplant Center (University of Padua). They are Caucasian (58.3%) and non-Caucasian Italian speaking (41.7%). Children were assessed with the NEPSY-II theory of mind (TOM) and the Affective Recognition (AR) tests. CBCL and a technological devices use questionnaires were filled in by parents. Results: Comparing with standardized norms, 25% of these patients attested at a sub-clinical level for TOM and 12.5% for AR, while 29.16% attested at a clinical level for TOM and 50% for AR. In nine children 3-5 years old parents recognized sleep and withdrawal symptoms at a clinical (10.2%) or a subclinical (88.8%) level scores. The remaining children aged 6-10 years showed clinically internalizing (69.23%) and externalising symptoms (30.76%). Pre-school children obtained higher scores than the older ones both in TOM (U = 29; p = 0.01) and in AE (U = 34; p = 0.02) tasks. Spearman bivariate correlations identified a significative negative association between time of tablet use and AE score (rho = -0.61; p = 0.001). Children's time of PC use was significantly associated with their internalization symptoms (rho = 0.75; p= 0.03) in pre-schooler and externalization symptoms (rho = 0,62; p = 0,02) in schooler. Conclusions: Specific emotive training should be implemented for more at risk children improving the social bounds between children.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».