MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4255846170 · doi:10.1186/s41687-018-0079-9

Proceedings of the 4th Annual PROMIS® Health Organization Conference: Global Advances in Methodology and Clinical Science

2018· article· en· W4255846170 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Patient-Reported Outcomes · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesZogenixNational Institutes of HealthNational Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation ResearchGraduate School of Public Health, University of PittsburghUniversity of PittsburghPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésManagement scienceData scienceEngineering ethicsComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveCaregiving for children affects caregivers' lives in many significant ways.Stress of caregivers is understudied and under-reported.The objective was to examine how taking care of a child (<18 years old) affects health of caregivers with mostly typically developing children versus children with a medical condition as a first step toward developing a screener to identify caregivers who need additional supports.Methods Caregivers responded to PROMIS-29 and the University of Washington Caregiver Stress Scale (UW-CSS), a self-reported IRT-based item bank.For all scales, the general population score is 50.The samples included a community sample, and caregivers of children with Epileptic Encephalopathies (i.e., severe epilepsy), Muscular Dystrophy (MD) and Down Syndrome (DS).The clinical populations were selected because they represent different types of caregiving stress (e.g., mostly cognitive or physical challenges, or both).The mean scores were compared between the general population and clinical populations using t-tests. ResultsData from a total of 722 caregivers were used; community sample (n=322), DS (n=143), MD (n=129), and epilepsy (n=128).Average age of caregivers was 42 years (SD=9), 83% were female, 82% were white, 73% were married, 17% had high school education or less, 41% were employed full time, and 90% were biological parents.The average child age was 9 years (SD=5).The same pattern emerged across different health domains, including caregiver stress, with the community sample caregivers reporting better health and less stress than any of the clinical samples.The worst caregiver stress was reported by caregivers of children with epilepsy (M=63).Compared to the community sample, PROMIS scores were substantially worse (> 5 points) for anxiety and fatigue (epilepsy, DS, MD), sleep (epilepsy), social (epilepsy) and depression (epilepsy and MD). ConclusionsCompared to the community sample, caregivers of children with medical conditions report considerably worse health.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,756

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,385 · 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