MethodSampleStudies were identified

Method
Sample

Studies were identified from the literature through electronic databases [Google Scholar, MEDLINE, PSNYDEX, PSYCINFO], search terms: ([chronic illness or chronic disease or disability] and [children or adolescents or adolescence or pediatric or youth] and [BI or body esteem or body satisfaction or body dissatisfaction]), and cross-referencing. Criteria for the inclusion of studies in the present meta-analysis were:

1.
the studies needed to be published or presented before October 2012
2.
they needed to compare the levels of BI between children with chronic physical illnesses and their healthy peers or test norms, or they had to provide sufficient information for a comparison with established normative data
3.
the mean age of participants had to be

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการตัวอย่างระบุการศึกษาจากเอกสารประกอบการผ่านฐานข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์ [นักวิชาการ Google, MEDLINE, PSNYDEX, PSYCINFO], ค้นหาคำ: ([โรคประจำตัว หรือโรคเรื้อรัง หรือทุพพลภาพ] และ [เด็ก หรือวัยรุ่น หรือวัยรุ่น หรือเด็ก หรือเยาวชน] และ [BI หรือเห็นคุณค่าของร่างกาย หรือร่างกายความพึงพอใจ หรือความไม่พอใจร่างกาย]), และการอ้างอิงไขว้ เงื่อนไขสำหรับการรวมของการศึกษาในปัจจุบัน meta วิเคราะห์ได้:1ศึกษาที่ต้องการเผยแพร่ หรือนำเสนอก่อน 2555 ตุลาคม2พวกเขาต้องการเปรียบเทียบระดับของ BI ระหว่างเด็กที่มีโรคเรื้อรังทางกายภาพ และเพื่อนสุขภาพ หรือบรรทัดฐานการทดสอบของพวกเขา หรือพวกเขาจะมีข้อมูลเพียงพอสำหรับการเปรียบเทียบข้อมูลสร้าง normative3อายุเฉลี่ยของผู้เรียนได้เป็น < ปี 19การศึกษา ด้วยมาตรการเฉพาะโรค BI ถูกแยกถ้ามีขาดบรรทัดฐานสำหรับสุขภาพเด็กและวัยรุ่น เอกสารของแพทย์วินิจฉัยภายในแต่ละการศึกษาไม่มีความต้องการเนื่องจากจำเป็นต้องมีการศึกษาสำรวจกว้างตามที่เอกสารทางการแพทย์อาจไม่มี กระนั้น ประมาณ 90% ของการศึกษาการใช้ตัวอย่างทางคลินิกที่ได้รับการวินิจฉัย โดยแพทย์ และอีก 6% ใช้ประเมินโดยนักวิจัยของน้ำหนักร่างกายและความสูงในการกำหนดสถานะของโรคอ้วน ศึกษาอื่น ๆ ส่วนใหญ่ถามพ่อแม่ว่า ลูกอยู่ในการรักษาโรคทางกายภาพศึกษารวมก็ยังไม่จำกัดผู้เขียนภาษาอังกฤษ เพราะเราต้องการรวมถึงศึกษาจากภูมิภาคต่าง ๆ ทั่วโลก นอกจากนี้ยังรวมการศึกษาประกาศใช้ได้เราระบุศึกษา 387 สิบเจ็ดของพวกเขาได้ถูกตัดออก เนื่องจากพวกเขาไม่อนุญาตสำหรับเปรียบเทียบกับเพื่อนสุขภาพ (เช่น เนื่องจากการใช้มาตรการเฉพาะโรค BI N = 24), ให้ข้อมูลเกี่ยวกับขนาดผลไม่เพียงพอ (N = 12), ใช้ตัวอย่างที่เก่าเกินไป (หมายถึง อายุปี ≥19 ตัวอย่าง N = 11), ซ้ำผลของอื่น ๆ รวมศึกษา (N = 5), และไม่ผ่านการยืมระหว่างห้องสมุด (N = 5) หลังจากแยกดังกล่าวศึกษา เราไม่สามารถรวมในการศึกษา 330 meta-analysis ที่ให้ผลลัพธ์อย่าง 479 เลือกศึกษาลักษณะและการอ้างอิงศึกษารวมมี Appendices ในดาวที่มีอิเล็กทรอนิกส์A large variety of 55 different BI measures was used. BI was most often assessed with the Physical Appearance scale of the Self-Perception Profile for Children or Adolescents (SPPC/SPPA; Harter, 1985 and Harter, 1988; 190 samples), the Physical Appearance scale of the Piers-Harris Self-Concept Questionnaire (Piers, 1977; 76 samples), and the Physical Self scale of the Offer Self-Image Questionnaire (Offer, Ostrov, & Howard, 1982; 30 samples). Other studies used human figure drawings (20 samples; e.g., Draw a Person, Harris, 1963); the Body Image Scale of the “I think I am” questionnaire (Ouvinen-Birgerstam, 1985; 16 samples), the Physical Self scale of the Tennessee Self-Concept Scale (TSCS; Fitts & Warren, 1996; 14 samples), the Body Esteem Scale (Mendelson, Mendelson, & White, 2001; 11 samples), the related scale of the Impact of Weight on Quality of Life (IWQOL-Kids; Kolotkin et al., 2006; 10 samples), and the Body Image Scale of the Pediatric Quality of Life Questionnaire (PEDQOL; Müller et al., 2001; 8 samples). While most of these scales assess (dis-)satisfaction with physical appearance in general, the IWQOL-Kids is more focused on dissatisfaction with body weight.Coding of Study InformationWe coded the number of patients and control group members, mean age, percentage of girls, members of ethnic minorities, the country of data collection, year of publication, type of illness, age at onset, duration of illness, the sampling procedure (1 = convenience samples, 2 = probability samples), the use of a control group (1 = yes, 2 = comparison with test norms), equivalence of patients and control group (1 = yes, 2 = not tested, 3 = no), the measurement of BI, and the standardized size of between-group differences in BI. Extent of disfigurement of the disease was coded as high if the disease clearly affects appearance (e.g., cerebral palsy, cleft lip, obesity, short stature) and as low if the disease is, in principle, invisible (e.g., cardiovascular diseases, diabetes, sickle cell disease). Moderate extent was coded if the illness may be visible in some cases or situations (e.g., in the case of epileptic seizures or side effects of chemotherapy for cancer) but not in others. The country and lending groups of the World Bank (2012) were used for classifying countries as developed versus developing/threshold countries.If between-group differences were reported for several subgroups within the same publication (e.g., for different illnesses), we entered them separately in our analysis instead of entering the global association. Because 16 studies provided results for more than one disease, their effect sizes are statistically dependent due to the use of the same control condition (in 7 studies a group of healthy children and in 9 studies test norms). Three strategies could, in principle, be applied for carrying out analyses of dependent effect size data (Hedges, Tipton, & Johnson, 2010). First, the correlations among the effect size estimates could be explicitly modeled using multivariate methods. This strategy could not be used in the present meta-analysis because knowledge of the covariance structure of the effect size estimation errors was lacking. Recently Hedges et al. (2010) suggested a statistical procedure if the covariance structure of the dependent estimates is not known. However, more than 20 studies with more than one effect size per study would be needed for reliable estimation. Second, a mean effect size of these studies could be computed across diseases. However, as we were interested in a comparison of chronic diseases, this would lead to a loss of relevant information. A third strategy is to ignore the dependence of some effect sizes. According to Hedges et al. (2010), this strategy is not too misleading if few studies report more than one effect sizes. This is the case in the present meta-analysis. In addition, as the effect sizes of most of these studies were compared with tests norms based on large samples, it is unlikely that the use of a common control condition led to biased effect size estimates of these studies. This is the reason why the third strategy was selected. This strategy may lead to conservative results for tests of the difference between average effects of different diseases (Hedges et al., 2010), which seems to be adequate for exploratory analysis.
All studies were coded by the author. To proof the interrater reliability for these codes, the author and a graduate student trained in pediatric psychology and research methods coded 20% of the selected studies independently. All variables were checked for interrater reliability, and mean inter-rater reliability of 90% (range 83–100%) was found. Differences were resolved by discussion.

Statistical Integration of the Findings

Calculations for the meta-analysis were performed in six steps, using random-effect models and the method of moments (Lipsey & Wilson, 2001). In random effects models it is assumed that the studies included in the meta-analysis are a random sample of a theoretical universe of all possible studies on a given research question, and that these studies vary in the size of their effects. Random effects models are preferred when there is significant between-study variability of the effect sizes and not all possible sources of heterogeneity may be identified (Lipsey & Wilson, 2001).

1.
We computed effect size d for each study as the difference in BI between the sample with chronic illness and the control sample/test norms divided by the pooled standard deviation (SD). Outliers that were more than two SD from the mean of the effect sizes were recoded to the value at two SD ( Lipsey & Wilson, 2001).
2.
Effect size estimates were adjusted for bias due to overestimation of the population effect size in small samples by using Hedges’ g. This adjustment leads to smaller estimations of the effect size than Cohen's d, but the difference declines with increasing sample size and is less than 1% for sample sizes of 80 and larger.
3.
Weighted mean effect sizes (ES) and 95%-confidence intervals (CIs) were computed. Z-Statistic is used to test statistical significance of the mean ES ( Table 1). Based on Cohen (1992), differences of g ≥ .8 are interpreted as large, of g = .50 as medium, and of g = .20 as small.
Table 1. Moderating effects of aspects of the disease on BI of children with chronic physical illness.
Variable k g 95%-CI
Z Q
All studies 479 −.30 −.34 −.26 −13.99*** 641.81***,b
Extent of disfigurement 31.06***,a
Low 129 −.15 −.24 −.06 −3.23** 111.98b
Moderate 95 −.16 −.27 −.06 −3.04** 52.63b
High 255 −.42 −.49 −.36 −12.87*** 315.34**,b
Kind of illness 162.59***,a
Arthritis/rheumatism 8 −.12 −.44 .21 −.70 4.36b
Asthma 19 −.37 −.59 −.16 −3.37*** 21.86b
Burns 9 −.08 −.39 .23 −.52 7.44b
Cancer 54 −.20 −.32 −.08 −3.16** 28.84b
Cardiovascular diseases 7 .07 −.28 .42 .38 2.73b
Cerebral palsy 23 .07 −.14 .27 .65 14.04b
Cleft lip and palate

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีตัวอย่างการศึกษาที่ถูกระบุจากวรรณกรรมผ่านฐานข้อมูลอิเล็กทรอนิกส์[Google Scholar, MEDLINE, PSNYDEX, PSYCINFO] คำค้นหา ([เจ็บป่วยเรื้อรังหรือโรคเรื้อรังหรือความพิการ] และ [เด็กหรือวัยรุ่นหรือวัยหนุ่มสาวหรือเด็กหรือเยาวชน] และ [BI หรือความภาคภูมิใจในร่างกายหรือความพึงพอใจหรือไม่พอใจร่างกายร่างกาย]) และอ้างอิงข้าม เกณฑ์สำหรับการรวมของการศึกษาในปัจจุบันการวิเคราะห์อภิมามีดังนี้1. การศึกษาที่จำเป็นในการได้รับการเผยแพร่หรือนำเสนอก่อนที่จะตุลาคม 2012 2. พวกเขาต้องการที่จะเปรียบเทียบระดับของ BI ระหว่างเด็กที่มีโรคทางกายเรื้อรังและเพื่อนร่วมงานที่ดีต่อสุขภาพของพวกเขาหรือบรรทัดฐานของการทดสอบ หรือพวกเขาจะต้องให้ข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการเปรียบเทียบกับข้อมูลเชิงบรรทัดฐานที่จัดตั้งขึ้น3. อายุเฉลี่ยของผู้เข้าร่วมจะต้อง <19 ปีการศึกษากับความเจ็บป่วยเฉพาะมาตรการBI ได้รับการยกเว้นถ้าบรรทัดฐานที่ดีต่อสุขภาพสำหรับเด็กและวัยรุ่นที่กำลังขาดแคลน เอกสารของการวินิจฉัยของแพทย์ในการศึกษาแต่ละไม่ได้เป็นความต้องการเพราะความจำเป็นที่จะต้องรวมถึงในวงกว้างตามการศึกษาการสำรวจที่จัดทำเอกสารทางการแพทย์ที่อาจจะไม่สามารถใช้ได้ อย่างไรก็ตามประมาณ 90% จากการศึกษากลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในทางคลินิกที่ได้รับการวินิจฉัยโดยแพทย์และอีก 6% ที่ใช้การประเมินผลการวิจัยตามความสูงและน้ำหนักของร่างกายในการกำหนดสถานะโรคอ้วน การศึกษาอื่น ๆ ส่วนใหญ่ถามว่าพ่อแม่ของเด็กของพวกเขาอยู่ในการรักษาโรคทางกายเรื้อรัง. การศึกษารวมก็ยังไม่ได้ถูก จำกัด ให้กับผู้ที่เขียนเป็นภาษาอังกฤษเพราะเราต้องการที่จะรวมการศึกษาจากภูมิภาคต่างๆทั่วโลก การศึกษาที่ไม่ได้เผยแพร่ที่มีจำหน่ายได้รวมยัง. เราระบุ 387 ศึกษา ห้าสิบเจ็ดของพวกเขาจะต้องถูกตัดออกเพราะพวกเขาไม่อนุญาตให้มีการเปรียบเทียบกับเพื่อนร่วมงานที่ดีต่อสุขภาพ (เช่นเนื่องจากการใช้งานของการเจ็บป่วยเฉพาะมาตรการ BI; N = 24) ให้ข้อมูลที่เพียงพอเกี่ยวกับขนาดอิทธิพล (ยังไม่มี = 12) ใช้ตัวอย่างที่เก่าเกินไป (อายุเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง≥19ปีไม่มี = 11) ผลการทำซ้ำของการศึกษารวมอื่น ๆ (ยังไม่มี = 5) และไม่สามารถใช้ได้ผ่านทางยืม (ยังไม่มี = 5) หลังจากการยกเว้นจากการศึกษาดังกล่าวเราก็สามารถที่จะรวมอยู่ในการวิเคราะห์อภิมา 330 การศึกษาที่ให้ผลประกอบการ 479 ตัวอย่าง เลือกลักษณะการศึกษาและการอ้างอิงของการศึกษาที่รวมไว้ในภาคผนวก I และ II ที่มีอยู่อิเล็กทรอนิกส์. ความหลากหลายมากของ 55 มาตรการ BI ที่แตกต่างกันถูกนำมาใช้ BI ได้รับส่วนใหญ่มักจะมีการประเมินที่มีขนาดลักษณะทางกายภาพของรายละเอียดการรับรู้ด้วยตนเองสำหรับเด็กหรือวัยรุ่น (เอสพีพีซี / SPPA; Harter 1985 และ Harter 1988; 190 ตัวอย่าง) ขนาดลักษณะทางกายภาพของเพียร์สแฮร์ริสเองแนวคิดแบบสอบถาม (เพียร์ส, 1977; 76 ตัวอย่าง) และขนาดทางกายภาพของตนเองแบบสอบถามภาพที่ตัวเองเสนอ (เสนอ Ostrov และฮาวเวิร์ด, 1982; 30 ตัวอย่าง) การศึกษาอื่น ๆ ที่ใช้วาดรูปมนุษย์ (20 ตัวอย่าง; เช่นวาดคนแฮร์ริส, 1963); ภาพร่างกายขนาดของ "ผมคิดว่าผม" แบบสอบถาม (Ouvinen-Birgerstam 1985; 16 ตัวอย่าง) ขนาดตนเองทางกายภาพของสเกลแนวคิดตนเองเทนเนสซี (TSCs; Fitts และวอร์เรน, 1996; 14 ตัวอย่าง) ร่างกาย เห็นคุณค่าในสเกล (Mendelson, Mendelson และสีขาว, 2001; 11 ตัวอย่าง) ขนาดที่เกี่ยวข้องกับผลกระทบของน้ำหนักต่อคุณภาพชีวิต (IWQOL-เด็ก. Kolotkin et al, 2006; 10 ตัวอย่าง) และภาพร่างกายขนาดของ คุณภาพชีวิตเด็กแบบสอบถาม (PEDQOL; Müller et al, 2001;. 8 ตัวอย่าง) ขณะที่ส่วนใหญ่ของเครื่องชั่งเหล่านี้ประเมิน (ปรากฏ) ความพึงพอใจที่มีลักษณะทางกายภาพโดยทั่วไป IWQOL-เด็กจะเน้นความไม่พอใจกับน้ำหนักตัว. การเข้ารหัสข้อมูลการศึกษาเราเขียนจำนวนของผู้ป่วยและสมาชิกในกลุ่มควบคุมอายุเฉลี่ยร้อยละของสาว ๆ สมาชิกของชนกลุ่มน้อยของประเทศในการจัดเก็บข้อมูลปีที่ตีพิมพ์, ประเภทของการเจ็บป่วยอายุที่เริ่มมีอาการระยะเวลาของการเจ็บป่วยขั้นตอนการสุ่มตัวอย่าง (1 = ตัวอย่างความสะดวกสบาย 2 = ตัวอย่างความน่าจะเป็น) การใช้งานของกลุ่มควบคุมที่ (1 = ใช่ 2 = เปรียบเทียบกับบรรทัดฐานการทดสอบ) ความเท่าเทียมกันของผู้ป่วยและกลุ่มควบคุม (1 = ใช่ 2 = ไม่ได้ทดสอบ 3 = ไม่มี) วัด BI และขนาดมาตรฐานของความแตกต่างระหว่างกลุ่มใน BI . ขอบเขตของการทำให้เสียโฉมของโรคเป็นรหัสสูงถ้าโรคส่งผลกระทบต่อลักษณะที่ปรากฏอย่างชัดเจน (เช่นสมองพิการปากแหว่ง, โรคอ้วนเตี้ย) และต่ำสุดถ้าเป็นโรคในหลักการที่มองไม่เห็น (เช่นโรคหัวใจและหลอดเลือดโรคเบาหวาน โรคเซลล์เคียว) ขอบเขตปานกลางเป็นรหัสถ้าเจ็บป่วยอาจจะมองเห็นในบางกรณีหรือสถานการณ์ (เช่นในกรณีของโรคลมชักชักหรือผลข้างเคียงของยาเคมีบำบัดสำหรับโรคมะเร็ง) แต่ไม่ได้อยู่ในที่คนอื่น ๆ ประเทศและกลุ่มการปล่อยสินเชื่อของธนาคารทั่วโลก (2012) ถูกนำมาใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่ประเทศที่พัฒนาเมื่อเทียบกับการพัฒนา / ประเทศเกณฑ์. หากความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่ได้รับรายงานสำหรับกลุ่มย่อยหลายภายในสิ่งพิมพ์เดียวกัน (เช่นโรคที่แตกต่างกัน) เราเข้ามาพวกเขา แยกต่างหากในการวิเคราะห์ของเราแทนการเข้าสู่สมาคมทั่วโลก เพราะการศึกษา 16 ให้ผลในการเกิดโรคมากกว่าหนึ่งขนาดอิทธิพลของพวกเขามีสถิติขึ้นเนื่องจากการใช้ของสภาพการควบคุมเดียวกัน (ใน 7 กลุ่มการศึกษาของเด็กที่มีสุขภาพดีและในการศึกษา 9 บรรทัดฐานการทดสอบ) สามกลยุทธ์สามารถในหลักการจะนำไปใช้สำหรับการดำเนินการวิเคราะห์ผลกระทบขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูล (พุ่มไม้ทิปตันและจอห์นสัน, 2010) ครั้งแรกที่ความสัมพันธ์ในหมู่ประมาณการขนาดของผลกระทบที่อาจจะมีการสร้างแบบจำลองอย่างชัดเจนโดยใช้วิธีการหลายตัวแปร กลยุทธ์นี้ไม่สามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์อภิปัจจุบันเพราะความรู้ของโครงสร้างความแปรปรวนในข้อผิดพลาดการประมาณขนาดของผลกระทบที่ขาด เมื่อเร็ว ๆ นี้ et al, พุ่มไม้ (2010) ชี้ให้เห็นขั้นตอนการทางสถิติถ้าโครงสร้างความแปรปรวนของประมาณการขึ้นอยู่ไม่เป็นที่รู้จัก แต่กว่า 20 การศึกษาที่มีมากกว่าหนึ่งขนาดผลกระทบต่อการศึกษาจะต้องสำหรับการประมาณที่เชื่อถือได้ ประการที่สองมีขนาดเฉลี่ยของผลการศึกษาเหล่านี้จะได้รับการคำนวณข้ามโรค อย่างไรก็ตามในขณะที่เรากำลังสนใจในการเปรียบเทียบของโรคเรื้อรังนี้จะนำไปสู่การสูญเสียข้อมูลที่เกี่ยวข้อง กลยุทธ์ที่สามคือการละเว้นการพึ่งพาอาศัยกันของบางส่วนที่มีขนาดผลกระทบ ตามพุ่มไม้ et al, (2010) กลยุทธ์นี้ไม่ได้เป็นความเข้าใจผิดเกินไปถ้ารายงานการศึกษาน้อยมากกว่าหนึ่งขนาดอิทธิพล นี่คือกรณีที่ในปัจจุบันการวิเคราะห์เมตา นอกจากนี้ยังเป็นขนาดที่มีผลมากที่สุดของการศึกษาเหล่านี้ถูกนำมาเปรียบเทียบกับบรรทัดฐานการทดสอบตามตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ก็ไม่น่าที่การใช้งานของสภาพการควบคุมเดียวกันนำไปสู่การประมาณการขนาดลำเอียงผลการศึกษาเหล่านี้ นี่คือเหตุผลที่กลยุทธ์ที่สามที่เลือก กลยุทธ์นี้อาจนำไปสู่ผลในเชิงอนุรักษ์นิยมสำหรับการทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยผลกระทบของโรคที่แตกต่างกัน (พุ่มไม้ et al., 2010) ซึ่งดูเหมือนว่าจะเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์สอบสวน. การศึกษาทั้งหมดถูกเขียนโดยผู้เขียน เพื่อพิสูจน์ความเชื่อมั่นสำหรับรหัสเหล่านี้ผู้เขียนและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาได้รับการฝึกฝนในด้านจิตวิทยาเด็กและวิธีการวิจัยรหัส 20% ของการศึกษาที่เลือกได้อย่างอิสระ ตัวแปรทั้งหมดได้รับการตรวจสอบความเชื่อมั่นและความน่าเชื่อถือหมายถึงระหว่างผู้ประเมิน 90% (ช่วง 83-100%) ก็พบว่า ความแตกต่างได้รับการแก้ไขโดยการอภิปราย. บูรณาการทางสถิติของผลการคำนวณสำหรับการวิเคราะห์อภิมาได้ดำเนินการในหกขั้นตอนโดยใช้แบบจำลองผลสุ่มและวิธีการช่วงเวลา (Lipsey และวิลสัน, 2001) ผลกระทบในรูปแบบสุ่มมันจะสันนิษฐานว่าการศึกษาที่รวมอยู่ใน meta-analysis เป็นตัวอย่างที่สุ่มจากจักรวาลทฤษฎีของการศึกษาที่เป็นไปได้ทั้งหมดในคำถามการวิจัยที่ได้รับและการศึกษาเหล่านี้แตกต่างกันในขนาดของผลกระทบของพวกเขา ผลกระทบสุ่มรุ่นที่ต้องการเมื่อมีความแปรปรวนอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการศึกษาขนาดของผลกระทบและไม่ทั้งหมดแหล่งที่มาของความแตกต่างอาจมีการระบุ (Lipsey และวิลสัน, 2001). 1. เราคำนวณผลขนาด d สำหรับการศึกษาแต่ละความแตกต่างในไบ ระหว่างกลุ่มตัวอย่างที่มีการเจ็บป่วยเรื้อรังและตัวอย่างการควบคุม / บรรทัดฐานทดสอบหารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน pooled (SD) ค่าผิดปกติที่มีมากกว่าสอง SD จากค่าเฉลี่ยของขนาดอิทธิพลถูก recoded กับค่าที่สองแบบ SD (Lipsey และวิลสัน, 2001). 2. ประมาณการผลขนาดมีการปรับอคติเนื่องจากการประเมินค่าสูงขนาดผลของประชากรในกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก โดยใช้กรัมพุ่มไม้ ' การปรับตัวนี้นำไปสู่การประมาณการขนาดเล็กขนาดผลกว่างโคเฮน, แต่ความแตกต่างลดลงตามขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่เพิ่มขึ้นและมีค่าน้อยกว่า 1% สำหรับขนาดตัวอย่าง 80 และมีขนาดใหญ่. 3. ถัวเฉลี่ยขนาดอิทธิพล (ES) และ 95% มั่นใจใน ช่วงเวลา (CIS) ได้รับการคำนวณ Z-สถิติที่ใช้ในการทดสอบนัยสำคัญทางสถิติของค่าเฉลี่ย ES (ตารางที่ 1) ขึ้นอยู่กับโคเฮน (1992) ความแตกต่างของ≥ 0.8 กรัมจะถูกตีความเป็นขนาดใหญ่ของกรัม = 0.50 เป็นสื่อกลางและกรัม = 0.20 ขนาดเล็ก. ตารางที่ 1 ผลกระทบกลั่นกรองด้านของการเกิดโรคใน BI ของเด็กที่มี เจ็บป่วยทางกายเรื้อรัง. ตัวแปรกิโลกรัม 95% -CI ZQ การศึกษาทั้งหมด 479 -.30 -.34 -.26 -13.99 641.81 *** *** ขขอบเขตของการทำให้เสียโฉม31.06 *** เป็นต่ำ129 -.15 - 24 -.06 -3.23 ** 111.98b ปานกลาง 95 -.16 -.27 -.06 -3.04 ** 52.63b สูง 255 -.42 -.49 -.36 -12.87 315.34 *** ** ขชนิดของเจ็บป่วย 162.59 *** เป็นโรคข้ออักเสบ/ โรคไขข้อ 8 -.12 -.44 0.21 -.70 4.36b หอบหืด 19 -.37 -.59 -.16 -3.37 *** 21.86b เบิร์น 9 -.08 -.39 0.23 -.52 7.44b มะเร็ง 54 -.20 -.32 -.08 -3.16 ** 28.84b โรคหัวใจและหลอดเลือด 7 0.07 0.42 0.38 -.28 2.73b สมองพิการ 23 0.07 0.27 0.65 -.14 14.04b ปากแหว่งเพดานโหว่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวอย่างวิธี

ศึกษาระบุจากวรรณกรรมผ่านอิเล็กทรอนิกส์ฐานข้อมูล Medline psnydex [ Google , นักวิชาการ , psycinfo ] , คำที่ค้นหา : ( [ เจ็บป่วยเรื้อรัง หรือโรคเรื้อรัง หรือมีความพิการ ] และ [ เด็กหรือวัยรุ่นหรือวัยรุ่น หรือ เด็กหรือเยาวชน ] และ [ บีหรือร่างกายหรือร่างกายหรือร่างกายในความพึงพอใจไม่พอใจ ) และข้ามอ้างอิงเกณฑ์สำหรับการรวมของการศึกษาในการวิเคราะห์อภิมานปัจจุบัน :


1 . การศึกษาต้องได้รับการตีพิมพ์หรือนำเสนอก่อนตุลาคม 2012
2
พวกเขาต้องการเปรียบเทียบระดับบี ระหว่างเด็กที่มีความเจ็บป่วยทางกายเรื้อรังและเพื่อนสุขภาพหรือเกณฑ์ปกติ หรือจะต้องให้ข้อมูลที่เพียงพอสำหรับการเปรียบเทียบ กับสร้างบรรทัดฐานข้อมูล

3 .อายุเฉลี่ยของผู้เข้าร่วมต้องเป็น < 19 ปี
ศึกษากับความเจ็บป่วยเฉพาะบีมาตรการได้รับการยกเว้นถ้าบรรทัดฐานสำหรับเด็กสุขภาพและวัยรุ่นที่ขาด เอกสารของการวินิจฉัยแพทย์ในแต่ละวัตถุประสงค์ไม่ได้ต้องการเพราะต้องมีการศึกษาสำรวจตามเอกสารทางการแพทย์ที่อาจไม่สามารถใช้ได้ อย่างไรก็ตามประมาณ 90% ของการศึกษาที่ใช้ตัวอย่างทางคลินิกที่ได้รับการวินิจฉัยโดยแพทย์ และอีก 6 % ใช้นักวิจัยตามการประเมินของความสูงและน้ำหนักของร่างกายเพื่อกำหนดภาวะโรคอ้วน การศึกษาอื่น ๆ ส่วนใหญ่ถามผู้ปกครองว่าเด็กของพวกเขาในการรักษาทางกายภาพเรื้อรังโรค .

รวมการศึกษายังไม่ จำกัด ผู้เขียนเป็นภาษาอังกฤษเพราะเราต้องการรวมถึงการศึกษาจากภูมิภาคต่างๆ ทั่วโลก ประกาศงานศึกษาอยู่

เราระบุ แต่การศึกษา ห้าสิบเจ็ดของพวกเขาต้องตกรอบ เพราะพวกเขาไม่อนุญาตให้มีการเปรียบเทียบกับเพื่อนร่วมงานที่ดี ( เช่น จากการใช้มาตรการการเจ็บป่วยเฉพาะบี ; n = 24 )ให้มีข้อมูลเกี่ยวกับขนาดอิทธิพล ( n = 12 ) ใช้ตัวอย่างที่เก่ามาก ( อายุเฉลี่ยของกลุ่มตัวอย่าง≥ 19 ปี ; n = 11 ) ผลของการศึกษาอื่นๆรวม ( n = 5 ) และไม่สามารถใช้ได้ผ่านการยืมระหว่างห้องสมุด ( n = 5 ) หลังจากไปศึกษา เช่น เราสามารถที่จะรวมไว้ในการวิเคราะห์อภิมาน 330 การศึกษาที่ให้ผลที่ตัวอย่างศึกษาลักษณะและการอ้างอิงในการศึกษารวมไว้ในเอกสารประกอบ I และ II ที่มีอยู่ทางอิเล็กทรอนิกส์

มากมาย 55 มาตรการบีต่าง ๆที่ใช้ บีมักประเมินที่มีลักษณะทางกายภาพของการรับรู้ด้วยตนเองและโปรไฟล์สำหรับเด็กหรือวัยรุ่น ( sppc / sppa ; มะเขือเทศและมะเขือเทศ , 1985 , 1988 ; 190 คน )ลักษณะทางกายภาพมาตราส่วนของท่าเรือแฮร์ริสตนเองแบบสอบถาม ( Piers , 1977 ; 76 ตัวอย่าง ) , และร่างกายตนเอง ขนาดของภาพให้ตนเอง แบบสอบถาม ( ข้อเสนอ Ostrov , & Howard , 1982 ; 30 คน ) การศึกษาอื่น ๆที่ใช้วาดรูปมนุษย์ ( 20 ตัวอย่าง เช่น การวาดคน แฮร์ริส , 1963 ) ; ร่างกายภาพระดับของ " ฉันคิดว่าฉัน " แบบสอบถาม ( ouvinen birgerstam , 1985 ;16 ตัวอย่าง ) , ร่างกายตนเองอัตมโนทัศน์เทนเนสซีขนาดของมาตราส่วน ( tscs ; ฟิทส์&วอร์เรน , 1996 ; 14 ตัวอย่าง ) ร่างกายคุณค่ามาตราส่วน ( เมนเดล น&เมนเดล น , , สีขาว , 2001 ; 11 ตัวอย่าง ) กับขนาดของผลกระทบของน้ำหนักต่อคุณภาพของชีวิต ( iwqol kolotkin et al , เด็ก . , 2006 ; 10 ตัวอย่าง ) และกายภาพระดับคุณภาพของเด็ก แบบสอบถามชีวิต ( pedqol ; M ü ller et al . ,2001 ; 8 ตัวอย่าง ) ในขณะที่ส่วนใหญ่ของเครื่องชั่งเหล่านี้ประเมิน ( DIS ) ความพึงพอใจต่อลักษณะทางกายภาพโดยทั่วไป iwqol เด็กเป็นมากกว่าเน้นความไม่พอใจกับน้ำหนักตัวนะครับ

ของการศึกษาข้อมูล

เราใส่หมายเลขของผู้ป่วยและควบคุมสมาชิกในกลุ่มมีอายุเฉลี่ยร้อยละของหญิง สมาชิกของชนกลุ่มน้อยในประเทศของคอลเลกชัน ข้อมูล ปีที่พิมพ์ ชนิดของการเจ็บป่วยอายุที่เริ่มมีอาการ ระยะเวลาที่ป่วย ตัวอย่างขั้นตอน ( 1 = สะดวก ตัวอย่าง 2 ตัวอย่างความน่าจะเป็น ) , การใช้กลุ่มควบคุม ( 1 = ค่ะ , 2 = การเปรียบเทียบกับเกณฑ์ปกติ ) , สัดส่วนของผู้ป่วยและกลุ่มควบคุม ( 1 = ค่ะ , 2 = ไม่ได้ทดสอบ , 3 = ไม่ ) การวัดของบี และขนาดของความแตกต่างระหว่างมาตรฐานในกลุ่มบีขอบเขตของการทำให้เสียโฉมของโรคถูกตั้งเป็น high ถ้าโรคชัดเจน มีผลต่อลักษณะ ( เช่น สมองพิการ ปากแหว่ง , โรคอ้วน , ตัวเตี้ย ) และต่ำ ถ้าโรคเป็นหลัก มองไม่เห็น ( เช่น โรคหัวใจ โรคเบาหวาน โรคเซลล์เคียว ) ขนาดปานกลางคือรหัส หากเจ็บป่วยจะสามารถมองเห็นได้ในบางกรณี หรือสถานการณ์ ( เช่นในกรณีของโรคลมชัก หรือผลข้างเคียงของเคมีบำบัดสำหรับโรคมะเร็ง ) แต่ไม่ได้อยู่ในอื่น ๆ ประเทศและเงินให้สินเชื่อของกลุ่มธนาคารโลก ( 2012 ) ใช้สำหรับกลุ่มประเทศที่พัฒนาและการพัฒนา / เกณฑ์ประเทศ

ถ้าระหว่างความแตกต่างของกลุ่ม โดยรายงานกลุ่มย่อยหลายภายในสิ่งพิมพ์เดียวกัน ( เช่นสำหรับการเจ็บป่วยที่แตกต่างกัน )เราเดินเข้าไปแยกในการวิเคราะห์ของเรา แทนการเข้าสมาคมทั่วโลก เพราะผลการศึกษาให้ 16 มากกว่า 1 โรค ขนาดผลของพวกเขาจะขึ้นอยู่กับสถิติจากการใช้เงื่อนไขการควบคุมเดียวกัน ( 7 ) กลุ่มเด็กมีสุขภาพและ 9 การศึกษาเกณฑ์ปกติ ) สามกลยุทธ์สามารถในหลักการใช้สําหรับการดําเนินการวิเคราะห์ข้อมูลผลขึ้นอยู่กับขนาด ( เฮดจ์ ทิปตัน& , จอห์นสัน , 2010 ) แรก ความสัมพันธ์ระหว่างผลขนาดประมาณ อาจจะใช้วิธีขายแบบหลายตัวแปร กลยุทธ์นี้อาจไม่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วม เพราะความรู้ปัจจุบันของโครงสร้างของผลขนาดประมาณข้อผิดพลาดก็ขาด เมื่อเร็ว ๆนี้ป้องกันความเสี่ยง et al .( 2010 ) แนะนำวิธีการทางสถิติ ถ้าโครงสร้างของประมาณการขึ้นอยู่กับความไม่รู้ อย่างไรก็ตาม มากกว่า 20 การศึกษาที่มีมากกว่าหนึ่งขนาดอิทธิพลต่อการศึกษาจะเป็นข้อมูลที่เชื่อถือได้ ประการที่สอง หมายถึง ผลของการศึกษาเหล่านี้สามารถคำนวณขนาดทั่วโรค แต่ที่เราสนใจในการเปรียบเทียบของโรคเรื้อรังนี้จะนำไปสู่การสูญเสียของข้อมูลที่เกี่ยวข้อง กลยุทธ์ที่สาม คือ ละเว้นการพึ่งพาของขนาดผล ตามพุ่มไม้ et al . ( 2010 ) , กลยุทธ์นี้จะทำให้เข้าใจผิดว่ารายงานการศึกษาน้อยมากกว่าหนึ่งผลขนาด ในกรณีนี้คือในการสังเคราะห์งานวิจัยปัจจุบัน นอกจากนี้ ในขณะที่ผลขนาดของส่วนใหญ่ของการศึกษาเหล่านี้มาเปรียบเทียบกับการทดสอบมาตรฐานบนพื้นฐานของตัวอย่างขนาดใหญ่มันไม่น่าที่ใช้ควบคุมเงื่อนไขทั่วไปที่จะนำผลประเมินการศึกษาลำเอียงขนาดนี้ นั่น คือเหตุผลที่กลยุทธ์ที่ 3 เลือก กลยุทธ์นี้อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อนุรักษ์นิยมสำหรับการทดสอบความแตกต่างระหว่างผลเฉลี่ยของโรคแตกต่างกัน ( เฮดจ์ et al . , 2010 ) ซึ่งน่าจะเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์เชิงสำรวจ .

การศึกษาถูกเขียนโดยผู้เขียน เพื่อพิสูจน์ความน่าเชื่อถือแบบอิงรหัสเหล่านี้ ผู้เขียนและนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในด้านจิตวิทยาเด็ก และฝึกวิธีวิจัยรหัส 20% ของการเลือกการศึกษาอิสระ ตัวแปรทุกตัวมีการตรวจสอบความเที่ยงและหมายความว่าระหว่างระดับความเชื่อมั่น 90% ( ช่วง 83 ( 100% ) พบว่า ความแตกต่างที่ถูกแก้ไขโดยการอภิปราย .

สถิติรวมของค่า

การคำนวณสำหรับการวิเคราะห์อภิมานถูกดำเนินการใน 6 ขั้นตอน โดยใช้แบบจำลอง Random Effect และวิธีโมเมนต์ ( ลิปซีย์&วิลสัน , 2001 ) ในผลแบบสุ่มจะถือว่าการศึกษารวมอยู่ในการวิเคราะห์อภิมานมีตัวอย่างสุ่มของจักรวาลตามทฤษฎีของการศึกษาที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่ระบุคำถามการวิจัยและการศึกษาเหล่านี้แตกต่างกันไปในขนาดของผลกระทบ ผลสุ่มรุ่นที่ต้องการเมื่อมีอย่างมีนัยสำคัญระหว่างศึกษาความผันแปรของขนาดอิทธิพลและไม่ทั้งหมดแหล่งที่มาของความหลากหลายอาจจะระบุ ( ลิปซีย์&วิลสัน , 2001 ) .

1 .เราคำนวณผลขนาด D แต่ละการศึกษาความแตกต่างในบีระหว่างตัวอย่างกับการเจ็บป่วยเรื้อรังและตัวอย่างควบคุม / สอบเกณฑ์แบ่งโดยรวมค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ( SD ) ผิดปกติที่มากกว่าสอง SD จากค่าเฉลี่ยของขนาดอิทธิพลเป็น recoded ค่า 2 SD ( ลิปซีย์&วิลสัน , 2001 )

2ขนาดประมาณผลปรับอคติ เนื่องจากประเมินมากเกินไปของประชากรผลขนาดตัวอย่างขนาดเล็ก โดยใช้พุ่มไม้ ' g . ปรับไปสู่การเล็กลงของขนาดอิทธิพลของโคเฮนดีกว่า แต่ความแตกต่างที่ลดลงด้วย การเพิ่มขนาดตัวอย่างและน้อยกว่า 1 เปอร์เซ็นต์ของ 80 และขนาดตัวอย่างใหญ่

3น้ำหนักค่าเฉลี่ยขนาดอิทธิพล ( ES ) และช่วงความเชื่อมั่น 95% - ( CIS ) คํานวณ z-statistic เพื่อใช้ทดสอบนัยสำคัญของค่าเฉลี่ย ES ( ตารางที่ 1 ) ตามโคเฮน ( 1992 ) , ความแตกต่างของ G ≥ 8 จะถูกตีความเป็นขนาดใหญ่ของ G = . 50 เป็นขนาดกลางและขนาดเล็กของ G = . 20 .
โต๊ะ 1 ควบคุมผลของลักษณะของโรคในบีเด็กที่มีโรคทางกายเรื้อรัง
ตัวแปร k g 95% CI
- Z Q
การศึกษาที่− 30 −−− 13.99 . 34 . 26 * * * * * * * * * * * * 641.81 B
จนเสียโฉม 31.06 * * * ,
ต่ำ 129 −−− 15 . 24 . 06 − 3.23 * * 95 111.98b
ปานกลาง − 16 −−− 27 . 06 3.04 * * 52.63b
สูง 255 −− 42 . 49 −− 36 315.34 12.87 * * * * * * * * * * * , b
เจ็บป่วย 162.59 * * * ,
โรคไขข้ออักเสบ / 8 − 12 −− 44 . 21 . 70 4.36b
หืด 19 −−− . 37 . 59 . 16 − 3.37 * * * 21.86b
ไหม้− 9 .−− 08 . 39 . 23 . 52 7.44b
มะเร็ง 54 −−− 20 . 32 . 08 − 3.16 * * 28.84b
cardiovascular โรค 7 . 07 − . 28 . 42 38 2.73b
สมองพิการ 23 07 − 14 . 27 . ปากแหว่งและเพดานโหว่ 14.04b
65