Psychological Impact of Caregiving for Children With Eye Diseases: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify and characterize the psychological impact of caregiving for children with eye disease. Awareness of the caregiving experience and insight into the factors related to caregiver burden is necessary to support high-quality ophthalmic care and develop supportive interventions. Methods: The databases MEDLINE (Ovid), CINAHL, EMBASE, Cochrane Library, PsychINFO, PubMed, and Google Scholar were queried up to June 25, 2021. Studies included assessed the psychological impact of providing care to children with eye diseases. A risk of bias assessment was performed according to the Modified Downs and Black Checklist. Demographic data and measures of burden were extracted and tabulated. Results: A total of 2,823 articles were screened, 28 underwent data extraction, and 7 were included in the meta-analysis. The meta-analysis indicated significant levels of burden (40% mild, 95% CI: [0.28 to 0.53]; 59% moderate, 95% CI: [0.36 to 0.82]; 7% severe, 95% CI: [0.02 to 0.11]) and depression (26% mild, 95% CI: [0.17 to 0.35]; 8% moderate, 95% CI: [0.03 to 0.14]); 11% severe, 95% CI:[0.03 to 0.10]). Interventions such as educational programs, life skills training programs, and other home-based early intervention programs were shown to improve psychological well-being of families. Conclusions: Caregivers experience significant levels of burden and depression, which may, in turn, affect the level of ophthalmic care they can provide for their children. Further studies investigating educational or psychological interventions for parents are needed, because the small number of studies that investigated these types of interventions have reported reduced parental stress and improved well-being. [ J Pediatr Ophthalmol Strabismus . 2023;60(4):238–247.]
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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 | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».