The Perceived Impact of COVID-19 on the Mental Health Status of Adolescent and Young Adult Survivors of Childhood Cancer and the Development of a Knowledge Translation Tool to Support Their Information Needs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adolescent and young adult (AYA; 13 to 39 years) survivors of childhood cancer may be especially vulnerable to physical health and mental health concerns during the pandemic. We investigated the impact of COVID-19 on the mental health status of AYA survivors (Aim 1) and shared tailored, evidence-based health-related information on COVID-19 (Aim 2). Methods: Between May and June 2020, participants completed a cross-sectional online survey assessing their cancer history, current mental health status, and their COVID-19 information needs. Results: Ninety-four participants (78 females, 13 males, 2 non-binary) with a mean age of 26.9 years (SD = 6.2) were included in the final sample. Participants reported residing from 10 countries and 94% identified as White. Nearly half of the participants (49%) described their mental health status as worse now than before the pandemic. Thirty-nine participants (41%) that indicated their current mental health status was tied to fears/worries about their past cancer and treatment experienced a higher level of anxiety and PTSS than those who did not report the same. Most participants (77%) had not received any information related to the potential risks of COVID-19 and expressed an interest in receiving this information. In response, an infographic detailing recommended strategies for coping with mental health problems in the pandemic, along with preliminary study findings, was developed. Discussion: AYA survivors reporting their mental health status was linked to their past cancer experienced poorer mental health. There is a value to educating survivors on their potential health risks, but accounting for their perceived mental health vulnerabilities should be considered when disseminating knowledge. The use of an infographic is a unique contribution towards the development of innovative and personalized means of sharing health education to this vulnerable yet resilient group. This research on the mental health status of AYA survivors very early in the pandemic informs continued initiatives investigating the rapidly changing nature of how COVID-19 may impact AYA survivors today and in the future.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».