School Attendance Among Pediatric Oncology Patients During the COVID-19 Pandemic in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Supporting schooling for current and past pediatric oncology patients is vital to their quality of life and psychosocial recovery. However, no study has examined the perspectives toward in-person schooling among pediatric oncology families during the COVID-19 pandemic. In this online survey study, we determined the rate of and attitudes toward in-person school attendance among current and past pediatric oncology patients living in Ontario, Canada during the 2020-2021 school year. Of our 31-family cohort, 23 children (74%) did attend and 8 (26%) did not attend any in-person school during this time. Fewer children within 2 years of treatment completion attended in-person school (5/8; 62%) than those more than 2 years from treatment completion (13/15; 87%). Notably, 22 of 29 parents (76%) felt that speaking to their care team had the greatest impact compared to other potential information sources when deciding about school participation, yet 13 (45%) were unaware of their physician's specific recommendation regarding whether their child should attend. This study highlights the range in parental comfort regarding permitting in-person schooling during the COVID-19 pandemic. Pediatric oncologists should continue to address parental concerns around in-person school during times of high transmission of COVID-19 and potentially other communicable diseases in the future.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».