Commentary: Advancing Understanding of Sociodemographic Variables Impacting Transition in AYAs Diagnosed with Cancer
Notice bibliographique
Résumé
There are approximately 400,000 survivors of pediatric cancer in the United States (Phillips et al., 2015). Given the potential late effects arising as a consequence of their disease and treatment, it is imperative that these survivors continue to receive follow-up care as adults (Landier et al., 2004; Michel et al., 2019). Despite the importance of long-term monitoring, less than one-third of survivors receive survivor-specific adult care (Nathan et al., 2008). Several reviews have highlighted transition barriers and facilitators across pediatric populations (e.g., Gray et al., 2018; Otth et al., 2021). However, further work remains needed regarding the role of socioecological factors impacting the transition of pediatric cancer survivors. Prussien and colleagues’ (this issue) study advances transition research by examining the influence of sociodemographic factors on transition readiness in adolescent and young adult (AYA) cancer survivors, aged 15–29 years. Specifically, they assessed individual and cumulative sociodemographic factors and used the Transition Readiness Inventory to assess beliefs, expectations, and goals related to the transition process. They also administered the Health Competence Beliefs Inventory assessing health perceptions, healthcare satisfaction, cognitive competence, and autonomy. Their aims were (a) to determine the relation among sociodemographic factors, cumulative effects, and transition beliefs/expectations and goals, and (ii) to examine the moderating role of health competence beliefs in AYA survivors of childhood cancer. Results indicate that insurance type was the only sociodemographic factor significantly associated with transition readiness and health competence beliefs. AYAs with public insurance reported lower cognitive competence, healthcare satisfaction, and transition goals. These results suggest that an important transition obstacle may be structural or institutional, rather than a lack of motivation in obtaining adult follow-up care (Prussien et al., this issue).
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,009 |
| 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 ».