MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386828352 · doi:10.1186/s40359-023-01309-w

Acute and long-term psychosocial consequences in grandparents when a grandchild is diagnosed with cancer – the GROKids Project: a population-based mixed-methods study protocol

2023· article· en· W4386828352 sur OpenAlexaff
Gisela Michel, Peter Francis Raguindin, Cristina Priboi, Anica Ilic, Pauline Holmer, Katrin Scheinemann, Nicolas von der Weid, Pierluigi Brazzola, Jochen Roessler, Marc Ansari, Manuel Diezi, Maja Beck‐Popovic, Freimut H. Schilling, Jeanette Greiner, Heinz Hengartner

Notice bibliographique

RevueBMC Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésGrandparentGrandchildPsychosocialPsychologyQuality of Life ResearchTerm (time)PopulationDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryEnvironmental healthPublic healthNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Grandparents play a crucial role in providing their families with love, support, and wisdom, often also supporting them in practical and financial ways. The psychosocial effects experienced by grandparents when a grandchild is diagnosed with an illness can be significant, including increased stress, anxiety, grief, and disruptions in their own lives. Yet, the experience of grandparents is often overlooked in the literature. METHODS/DESIGN: The GROKids Project aims to investigate how grandparents are affected by a grandchild's cancer diagnosis. It employs a mixed-methods approach and consists of three studies: a longitudinal cohort study (Study 1) and a qualitative study (Study 2) involving grandparents of children with a recent cancer diagnosis, and a cross-sectional study (Study 3) of grandparents of childhood cancer survivors. Study 1 covers four time points over two years after the cancer diagnosis, while Study 2 explores the lived experiences of a subsample of these grandparents. Study 3 collects data from grandparents of childhood cancer survivors diagnosed 3 to 10 years ago. Participants are recruited across eight pediatric oncology centers in Switzerland, and through patient advocacy and support groups. Eligibility criteria include having a grandchild diagnosed with cancer and being fluent in German, French, or Italian. Study procedures involve requesting grandparents' contacts from eligible families, and later contacting grandparents, providing study information, obtaining informed consent, and sending out questionnaires by post or online. Reminder calls and mails are used to improve response rates. Data analysis includes multilevel regression (Study 1), thematic analysis (Study 2), and regression analyses (Study 3). Various validated questionnaires are used to assess physical health and overall well-being, psychological health, internal, and external factors. DISCUSSION: This project addresses the gaps in understanding the psychosocial effects on grandparents having a grandchild diagnosed with cancer. It utilizes a comprehensive approach, including multiple methodologies and considering the broader family context. The project's strengths lie in its mixed-methods design, longitudinal approach, and inclusion of the perspectives of the sick children, siblings, and parents, besides grandparents. By gaining a more profound understanding of grandparents' experiences, researchers and healthcare professionals can develop targeted interventions and support services to address grandparents' unique needs.

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)0,002
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 seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,415 · 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC PsychologyMême sujetFamily Support in IllnessTravaux en français237 207