THE ORAL HEALTH IMPACTS OF CANCER AND ITS TREATMENT ON CHILDREN’S WELL-BEING: A QUALITATIVE PROTOCOL
Notice bibliographique
Résumé
Introduction While cancer treatments clearly improve cancer outcomes, they inadvertently damage healthy tissues and organs, including causing oral and dental complications. Oral health complications can lead to cognitive, psychological, and social impairments which can have a profound impact on children’s well-being. Current knowledge of these consequences comes from clinical studies focusing on caregivers' viewpoints. Though it is important to directly involve children in research to gain a firsthand understanding of their experiences. Objectives The aim of this study is to better understand how oral health effects of cancer and its treatment impact the well-being of children with, or who have survived, cancer from their own perspective. Methodology Participants will be recruited from a tertiary care pediatric hospital. We will use a participatory hermeneutic ethnographic methodology and a Childhood Ethics theoretical framework to center children’s perspectives. Data will be generated through document analysis, participant observation and semi-structured interviews. We will observe discussions among children, families, and healthcare professionals, and conduct interviews with stakeholders: children (n=10-15) who are undergoing or completed treatments; parents/caregivers (n=10-15); and healthcare professionals (n=8-10). Interviews will be audio-recorded and transcribed. Analysis will use SAMSSA methods to identify key aspects of children’s experiences related to their oral health and the impact it has on their well-being, as well as health and social factors that affect this experience. Significance: Through this study, we will gain insight into how cancer and treatment-induced oral health complications impact children’s well-being, results from which will be translated into clinical and policy recommendations
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».