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Enregistrement W3184927530 · doi:10.1002/pbc.29251

Exploring illness identity among children and youth living with cancer: A narrative review

2021· review· en· W3184927530 sur OpenAlexaff
Stephanie Posa, Fiona J. Moola, Amy C. McPherson, Pia Kontos

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Metropolitan UniversityHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNormativeIdentity (music)NarrativeMedicineThematic analysisIdentity formationCancerDevelopmental psychologySocial identity approachSocial identity theoryPsychologySelf-conceptSocial psychologyQualitative researchSocial groupSociologyAestheticsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children and youth with cancer may find it challenging to integrate illness into their pre-existing identity-a phenomenon known as illness identity. In this critical narrative review, we explored illness identity among children and youth with cancer. METHODS: Three academic databases were searched. Twenty-two articles were included in this review and each underwent thematic analysis. RESULTS: Cancer has both positive and negative influences on the identities of children and youth. Illness identity is expressed creatively through various communicative outlets. Further, external processes such as social support may influence cancer identity. A few studies cited cancer as a hindrance to adult identity development. CONCLUSIONS: Cancer has a profound impact on identity formation among children and youth. Many normative assumptions about time, identity, and child and youth development underlie the existing literature. Future researchers may adopt a critical lens to be inclusive of diverse identity experiences among children and youth with cancer.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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