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Enregistrement W4404417176 · doi:10.3390/curroncol31110528

Oncology Camp Participation and Psychosocial Health in Children Who Have Lived with Cancer—A Pilot Study

2024· article· en· W4404417176 sur OpenAlexafffundvenueabout
Sarah O’Connell, Nathan O’Keeffe, Greg D. Wells, Sarah West

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenTrent University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMedicinePsychosocialChildhood cancerFamily medicineCancerOncologyCancer treatmentInternal medicineGerontologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with lived cancer experience encounter adversity, therefore experiences promoting psychosocial health are necessary. This pilot study determined the impact of recreational oncology camps (ROC) on resilience, hope, social support, and mental well-being in youth who have lived with cancer. Youth (6–18 years) with cancer experience enrolled in an 11-day session of ROC (Muskoka, Ontario, Canada) were invited to participate. Participants completed a survey [Children’s Hope Scale (CHS), Child and Youth Resilience Measure (CYRM-R), Social Provisions Scale (SPS-5), and Short Warwick–Edinburgh Mental Wellbeing Scale (SWEMWBS)] on the first (T1) and last day (T2) of camp, and 3 months post-camp (T3). Repeated-measures ANOVAs evaluated differences in survey scores among time points. Ten participants (14.1 ± 2.5 years) were included in the analysis. CHS scores at T3 were lower than T1 and T2 (F = 9.388, p = 0.008). CYRM-R, SPS-5, and SWEMWBS scores were high but did not differ between time points. Hope decreased 3 months post-camp, suggesting a need for continued psychosocial support. Overall, the ROC environment is associated with positive psychosocial health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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