Screening for psychosocial risk in caregivers of children with medical complexity during the COVID-19 pandemic: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objective The primary objective was to quantify psychosocial risk in family caregivers (FCs) of children with medical complexity (CMC) during the COVID-19 pandemic using the Psychosocial Assessment Tool (PAT). The secondary objectives were to compare this finding with the average PAT score of this population before the COVID-19 pandemic and to examine potential clinical predictors of psychosocial risk in FCs of CMC. Design Cross-sectional study. Participants FCs of CMC were recruited from the Long-Term Ventilation Clinic at The Hospital for Sick Children, Toronto, Ontario, Canada. A total of 91 completed the demographic and PAT questionnaires online from 10 June 2021 through 13 December 2021. Main outcome measures Mean PAT scores in FCs were categorised as ‘Universal’ low risk, ‘Targeted’ intermediate risk or ‘Clinical’ high risk. The effect of sociodemographic and clinical variables on overall PAT scores was assessed using multiple linear regression analysis. Comparisons with a previous study were made using Mann-Whitney tests and χ 2 analysis. Results Mean (SD) PAT score was 1.34 (0.69). Thirty-one (34%) caregivers were classified as Universal, 43 (47%) as Targeted and 17 (19%) as Clinical. The mean PAT score (1.34) was significantly higher compared with the mean PAT score (1.17) found prior to the COVID-19 pandemic. Multiple linear regression analysis demonstrated an overall significant model, with the number of hospital admissions since the onset of COVID-19 being the only variable associated with the overall PAT score. Conclusion FCs of CMC are experiencing significant psychosocial stress during the COVID-19 pandemic. Timely and effective interventions are warranted to ensure these individuals receive the appropriate support.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».