Psychological distress in grandparents of grandchildren who survived childhood cancer − Results from the GROkids project
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionHaving a grandchild who survived childhood cancer might affect grandparents’ mental health. We aimed to A) describe the psychological distress of grandparents of childhood cancer survivors (CCS) and compare their distress to the Swiss general population, and B) explore the associations between the psychological distress of grandparents with person-, child-, and cancer-related characteristics.MethodsThis is a cross-sectional study conducted in Switzerland. Grandparents were identified from families of eligible CCS (cancer diagnosis before 18 years old; 3-10 years after diagnosis). A subsample of a representative sample for the Swiss general population was used for comparison similar in age, gender and language region. The Brief Symptom Inventory-18 (BSI-18) was administered to assess psychological distress on three domains: somatization, depression, anxiety; and a Global Severity Index [GSI]. We run Chi-squared and t-tests to compare grandparents and comparisons, and univariable, multivariable and multilevel regressions to analyze associations.ResultsIn total, 122 grandparents (60.7% female, mean age=72.8; SD=6.8) and 354 comparisons participated (55.4% female; mean age=65.7; SD=5.5). Grandparents reported average distress levels and their scores did not differ significantly from the comparison sample (all p>.05). Grandparents with worse health perception described more psychological distress (somatization: β=6.86, p<.001; depression: β=4.17 p<.001; anxiety: β=5.87, p<.001; GSI: β=6.30, p<.001), while single grandparents experienced more depression than those in a partnership (β=-6.21, p=.013).DiscussionOur findings are encouraging, showing adequate psychological health among grandparents of CCS. However, grandparents who perceived their health as poorer encounter higher levels of distress and may benefit from access to support groups and tailored informational material.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».