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Enregistrement W4295761760 · doi:10.1111/petr.14388

The experiences of children with a cardiac transplant, their families and health care providers in the <scp>COVID</scp>‐19 pandemic

2022· article· en· W4295761760 sur OpenAlexafffundabout
Rosslynn Zulla, David Nicholas, Lori J. West, Sarah Chan, Marie McCoy, Simon Urschel

Notice bibliographique

RevuePediatric Transplantation · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensStollery Children's HospitalNorthern Alberta Institute of TechnologyUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPandemicMedicineHealth careFamily centered careFamily medicineQualitative researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)NursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic has had deleterious impacts on pediatric patients and families, as well as the healthcare providers who have attended to their care needs. METHODS: In this qualitative study, children with a cardiac transplant, as well as their families and healthcare providers were interviewed to explore the impact of the COVID-19 pandemic on pediatric care, as well as on patients' and their families' daily lives. Participants were recruited from a children's hospital in western Canada. Fifteen caregiving parents of transplanted children, 2 young patients, and 8 healthcare providers participated in interviews. RESULTS: Findings highlighted how families and their healthcare providers experienced pandemic-related shifts. Themes highlighted experiences, which entailed (1) initially hearing about the COVID-19 pandemic; (2) learning about their new reality; (3) adjusting to the pandemic; (4) adjusting to shifts in pediatric services; (5) evolving a view on the future, and (6) offering recommendations for cardiac care in a pandemic. CONCLUSIONS: Study implications emphasize the need to critically reflect on, and advance, methods of helping young patients and their families in pandemic circumstances, and supporting healthcare providers.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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