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Enregistrement W1984164983 · doi:10.1177/0164027506291749

Older Husbands as Caregivers

2006· article· en· W1984164983 sur OpenAlexaff
Francine M. Ducharme, Louise Lévesque, Lise Lachance, Marcellin Gangbè, Steven H. Zarit, Jean Vézina, Chantal Caron

Notice bibliographique

RevueResearch on Aging · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à ChicoutimiUniversité de SherbrookeUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStressorPsychologyDistressPsychological interventionPsychological distressClinical psychologyMental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study, based on Pearlin et al.'s model, was to determine the factors associated with the health of older husband caregivers and with their intention to end home caregiving for their wives. The results showed subjective stressors to be associated with outcomes. Role overload was linked to psychological distress and to lower self-perceived health, whereas role captivity was associated with psychological distress and the intention to end home caregiving. The likelihood of ceasing home caregiving increased when caregivers reported high relational deprivation. A high percentage of the variance in psychological distress was explained (51%). The quality of prior husband-wife relationships, the frequency of disruptive behaviors, family conflicts, and self-efficacy were associated with this variable. Selfefficacy had a mediating effect between subjective stressors and psychological distress, whereas the number of services received had a moderating effect on the intention to end home caregiving among husbands with high role captivity. This study provides avenues for interventions sensitive to male caregivers.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations30
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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