2014 Joint ACTRIMS-ECTRIMS Meeting (MSBoston 2014) MS Journal Online: Poster Session 1
Notice bibliographique
Résumé
Background: According to previous studies, 25% of caregivers of chronically ill patients have been reported to suffer some degree of burden.Latin caregivers experience caregiving as less challenging than Caucasians.Factors influencing burden include scholarship of the caregiver, relationship with the patient, motor and cognitive decline of the disease.To date there are no studies addressing the issue in Mexican caregivers of multiple sclerosis patients.Objectives: To describe the prevalence and predicting factors of caregiver burden in multiple sclerosis within a Mexican population.Methods: 99 Caregiver-patient pairs were recruited during scheduled office visits.Demographic data was recollected.Zarit Burden Interview (ZBI) was administered to caregivers and Expanded Disability Status Scale (EDSS) was calculated in each patient.Results: Some degree of caregiver burden was found in 60.6%, being moderate or severe in 31.1%.The "Impact of caregiving" subdimension accounted for most weight of the construct.The median patient disability according to the EDSS was 5.5.Variables predicting caregiver burden were EDSS (p < 0.001, CI 95% 0.09-0.21),daily hours of caregiving (p < 0.001, CI 95% 0.81-0.91)and incomplete high-school for caregivers (p = 0.030, CI 95% 0.01-0.79).Daily hours of caregiving also predicted each subdimension of the ZBI independently.Kolmogorov-Smirnov test was used to determine the goodness of fit of the normal distribution of the interval variables.A likelihood ratio test was performed comparing the complete model with a reduced one including only the predicting factors, obtaining a significant p = 0.0014 for 6 degrees of freedom.Conclusions: Caregiver's burden prevalence was much higher than reported previously.In fact, even moderate or severe burden were higher than the overall burden described in other studies.Predicting factors were similar to those found in previous reports.Considering the higher prevalence of caregiver burden found, it is possible that the study sample was underestimated.If this is so, there's a chance that two more variables (Age of caregiver and Months spent as caregiver) could have reached significance providing the sample was enlarged.According to the results, neurologists should implement supporting measures for caregivers, addressing the time they spend with their patients.Future research should focus in other patient's variables and cultural environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,183 | 0,060 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».