A qualitative exploration of children's lives with rare diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rare diseases encompass a diverse group of debilitating and sometimes life-threatening conditions that affect a small percentage of the population, posing a significant public health challenge. Despite their rarity, around 70% of these diseases afflict children, yet limited research has focused on their experiences. This study aimed to gain insights into the day-to-day challenges children living with rare diseases face. METHODS: We conducted semistructured one-to-one interviews with 11 children and young people (7-16 years) diagnosed with a range of rare diseases, purposively sampled from a tertiary pediatric healthcare setting in Ireland. We analyzed the interview transcripts, and themes were devised inductively. RESULTS: Two themes were identified: "Knowledge and Understanding of Rare Diseases" and "Fitting in Versus Feeling Different." These themes emerged across various settings-the home, hospital, school, and social environments-to illustrate the impact of rare diseases on the participants' daily lives. A conceptual framework was developed to illustrate how the children's knowledge, experiences, and emotions shape their identity in a rare disease context. CONCLUSIONS: Our analysis revealed a complex interplay between the participants' sense of belonging and their awareness of being different, influenced by the manifestations and demands of their rare conditions or illnesses. This duality in their identity was most pronounced in social settings, where the participants felt the most significant impact of their rare diseases. Understanding this interplay sheds light on the unique social challenges children with rare medical conditions face. Raising awareness about these conditions could mitigate these children's social challenges, fostering a more inclusive society for those with rare diseases.
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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 | 0,016 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».