Parent and child physical activity as possible predictors of quality of life in pediatric brain tumor patients: a dyadic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Children diagnosed with a pediatric brain tumor (PBT) are at risk for deficits that can affect their quality of life (QoL). One potential avenue to target the QoL of these patients is physical activity (PA). This study aimed to evaluate the association between parent and child PA levels, and the unique contributions of these outcomes to children’s overall and domain-specific QoL in children with PBT, including those in active treatment and remission.Methods In this cross-sectional study conducted in a hospital setting, we measured PA levels of 36 parent-child dyads through self-reported weekly minutes of PA. We assessed children’s overall and domain-specific (i.e. physical, emotional, social, school functioning) QoL with the PedsQL Generic Core Scales. We analyzed our data descriptively and using correlation analyses to explore relationships between child and parent PA levels. We used an Actor-Partner Interdependence Model (APIM) to evaluate whether child and parent PA were associated with children’s QoL.Results In 36 parent-child dyads, we found a strong positive correlation between parent and child (mage = 10.44 ± 4.09; range 5−18 years) PA levels (r = 0.802, p < 0.001). The APIM revealed excellent model fit indices (χ²(8) = 3.40, p = 0.907, CFI = 1.000, TLI = 1.208, RMSEA = 0 (90% CI[0, 0.079]), SRMR = 0.077) and a significant actor effect, with child PA being significantly positively associated with the child’s overall QoL (β = 0.779, FDR-corrected p = 0.05, 95% CI[0.019, 0.108]). There was no partner effect, however, as parents’ PA was not associated with the child’s overall or domain-specific QoL (median FDR-corrected p = 0.290).Conclusion This study demonstrated that in children diagnosed with a PBT, child PA levels are significantly associated with their overall QoL, and parents’ PA is not associated with their child’s QoL. These findings highlight the need for clinical interventions that promote PA that is tailored to the needs of this population. Future research should explore approaches for family-based interventions to enhance QoL.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».