Integrating a problem-solving intervention with routine care to improve psychosocial functioning among mothers of children with sickle cell disease: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the feasibility of a problem-solving skills training intervention in improving psychological outcomes in mothers of infants with sickle cell disease (SCD). DESIGN AND METHODS: This parallel randomized controlled trial recruited 64 babies with SCD, 6 to 12 months of age, and their mothers. Baseline measurements assessed mothers' coping and problem-solving skills, depression, and parental stress before random assignment to intervention or control groups (n = 32 each). Problem-solving skills intervention was delivered through 6 monthly sessions, when babies attended for routine penicillin prophylaxis. All measurements were repeated for both groups at the end of the intervention period. Intention to treat analysis used repeated measures mixed models with the restricted estimation maximum likelihood approach. RESULTS: The problem-solving intervention had no significant effect on mothers' problem-solving skills (adjusted treatment effect: -1.69 points (95% CI:-5.62 to 2.25)), coping behaviours (adjusted treatment effect: 0.65 points (95% CI:- -7.13 to 8.41)) or depressive symptoms (adjusted treatment effect: -0.41 (95% CI: -6.00 to 5.19)). It reduced mothers' level of difficulty in managing stressful events by 9.5 points (95% CI (-16.86 to -2.16); effect size: 0.21 SD). In the subgroup of mothers at risk of depression (n = 31 at baseline), the intervention reduced depression scores with treatment effect of 10.4 points (95%CI: -18.83 to -1.88; effect size: 0.67 SD). CONCLUSION: This problem-solving skills intervention study suggests feasibility and possible efficacy in improving some maternal outcomes. Further refinement and culturally appropriate adaptations of the intervention could lead to stronger effects.
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 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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».