Examining emotional and behavioural trajectories in siblings of children with life-limiting conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthy siblings of children with life-limiting conditions often experience emotional and behavioural struggles over the course of the ill child's condition(s). Resources to support these siblings are limited due to a lack of understanding about their needs. Therefore, this study was designed to characterize the emotional and behavioural trajectories among siblings of children with progressive, life-limiting genetic, metabolic, or neurological conditions over a 12-month observation period. METHODS: Seventy siblings were recruited from a large-survey based study (Charting the Territory) that examined the bio-psychosocial health outcomes of parents and siblings. Linear mixed effect models were used to assess the association between siblings' emotions and behaviour trajectories and selected demographic variables. Siblings' emotions and behaviour were measured with Child Behaviour Checklist (CBCL). RESULTS: Siblings' mean age was 11.2 years at baseline and Internalizing, Externalizing, and Total Behaviour Problems mean scores were within normal ranges across time. However, 7-25% of siblings had scores within the clinical range. Brothers had higher levels of Internalizing Problems than sisters, whereas sisters had higher levels of Externalizing Problems than brothers. When treatment was first sought for the ill child less than a year prior to study participation, siblings had higher levels of Internalizing and Externalizing Problems compared with siblings who participated more than one year after treatment was sought. CONCLUSION: Healthy siblings experience emotional and behavioural problems early in the child's disease trajectory. Although these problems improve with time, our findings show that brothers and sisters experience different types of challenges. Therefore, timely support for siblings is important as they navigate through the uncertainties and challenges.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».