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Enregistrement W3146313548 · doi:10.1093/jbcr/irab032.263

613Pediatric Burn Bibliotherapy - An Initial Assessment of Novels About Young Burn Survivors and Their Collective Experiences

2021· article· en· W3146313548 sur OpenAlexaboutno aff
Philip Chang, Antonella Barrios, Jamie Heffernan, A. Rabbitts, Caroline Jedlicka

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBibliotherapyPsychosocialBurn injuryMedicineFacilitatorThrivingDemographicsIntervention (counseling)Descriptive statisticsPsychologyPsychiatryPsychotherapistSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Bibliotherapy is the use of books as a therapeutic intervention for structuring interaction between facilitator and participant based on the mutual sharing of literature. Bibliotherapy has been utilized to address childhood teasing, healthy lifestyles in children, and eating disorders. With the dramatic improvements in survival of burn patients over the past decades, biographies and novels featuring pediatric burn survivors have emerged. These patients often face significant barriers in accessing psychosocial support. Our team hypothesized that bibliotherapy could benefit pediatric burn patients. In order to test this hypothesis, as a first step, our team conducted an assessment of the available burn survivor literature. Methods WorldCat book database was queried using the terms “Burn Patient Fiction” (45 results) and “Burn Patient Biography” (53 results). The authors identified 12 books out of these 98 results likely to be appropriate for adolescent and teenage burn patients based on the brief summaries. The 12 books were then read by the research team and analyzed for burn patient demographics and relevant clinical data when available. Simple descriptive statistics were utilized for numerical data Results Out of 12 books read, 5 were biographies & 7 fictional novels. Protagonists mean age at time of injury was 8.7±5.1 years (range 2–16), with 5 males and 7 females. Average injury size was 57±21% TBSA (range: 14–85). 10 of 12 protagonists suffered facial burns; 7 of 12 suffered hand burns. Oral health/dental issues were described in 4 of 12 books. Geographically, these English language novels spanned Australia (1), Canada 92), and the U.S. (9). Average page length was 237±88 pages (range: 64–372). In 11 of 12 books, mechanism of injury involved flame from car accidents (2), house fires (4), and campfires (2). With regards to sources of positive support during the recovery phase, family was the most commonly cited source (11 novels) followed by friends (10), spiritual/religious support (5), sports (3), burn survivor groups (3), hospital psychiatrists (3), and performing arts (2). Appropriate audience group for most books were teenagers (11) with 5 books deemed also appropriate for adults (only 1 book judged appropriate only for adults), and 2 books appropriate for adolescents. Conclusions Several novels and biographies with pediatric burn survivor protagonists have been written over the past 20 years. Commonalities across these books include flame burn etiology, relatively large TBSA, and burn injuries to visible body areas (face and hand). Family and friends were the most common emotional support for these protagonists. Most books were appropriate for teenagers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,372 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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