MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4288748577 · doi:10.1186/s12955-022-02021-w

ADaPTS “(AD)olescents (P)ath through (T)ransplant (S)ickle cell disease”

2022· article· en· W4288748577 sur OpenAlexafffundabout
Aisha Bruce, Gregory M.T. Guilcher, Sunil Desai, Tony H. Truong, Michael Leaker, Dominic A. Alaazi, Sasia J. V. Pedersen, Bukola Salami

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta Children's HospitalStollery Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesChildren's Hospital FoundationStollery Children’s Hospital FoundationWomen and Children's Health Research InstituteChildren's Health Research InstituteAlberta Health Services
Mots-clésQuality of life (healthcare)SiblingDiseaseSocial isolationMedicineTransplantationSocial supportGerontologyPsychologyPsychiatrySurgeryInternal medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Sickle cell disease is an inherited chronic hematological disorder with an average lifespan of fifty years. The human cost of sickle cell disease includes missed school days, occupational opportunities, social isolation, stigmatization, and psychological sequelae. Hematopoietic cell transplantation (HCT) is the only curative therapy available but comes with potential morbidity and mortality. Our study explores how quality of life (QoL) is affected from the perspective of an adolescent who has undergone a nonmyeloablative matched sibling donor HCT. METHODS: We employed multiple case study methodology with purposeful sampling by selecting information-rich cases. DATA SOURCES: 1) QoL inventories 2) patient interviews 3) parent interview 4) vital support interview 5) medical record analysis. DATA ANALYSIS: Intra-case analysis by assembling evidence within a single case and then analyzing the differences within cases to create a rich case description. Next, a time series analysis was completed to track changes in patients' QoL. We used multiple sources of data to compose a timeline and changes across time. Then, we employed pattern matching as an analytical technique allowing for examination of patterns across cases. Finally, we used cross case synthesis to review results of each case. RESULTS: Quality of life was reported across the physical, social and psychological domains for 5 participants. All had sickle cell HgSS genotype, 80% were male and 80% were born outside of Canada. Physical domain: pre-transplant, 100% of patients experienced pain, and the majority suffered from fatigue, insomnia, and fevers resulting in hospitalizations. Afterwards, participants reported improved physical wellbeing. Social domain: pre-transplant, QoL was poor characterized by stigma, social isolation, and parental absenteeism. Post-HSCT adolescents gained social acceptance in areas that had stigmatized and excluded them. They were able to participate freely in activities with peers and their social life vastly improved. Psychological pre-transplant life experiences were overshadowed by psychological stress. The majority commented that their future was bleak and may lead to premature death. Afterwards adolescents described a crisis free life with positive psychological outcomes. CONCLUSIONS: Adolescents with sickle cell disease who undertook HCT demonstrated improved QoL one year post transplant with regard to physical, social and psychological well-being.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,004

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth and Quality of Life OutcomesMême sujetHemoglobinopathies and Related DisordersTravaux en français237 207