Depressive Symptoms, Grief, and Complicated Grief Among Family Caregivers of Patients With Advanced Cancer Three Months Into Bereavement
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: to describe depressive symptoms, grief, and complicated grief for bereaved family caregivers of patients who died from cancer-related causes and to explore relationships among these variables. DESIGN: a nonexperimental, secondary analysis of cross-sectional descriptive data from a longitudinal intervention study evaluating the effect of providing feedback from standardized assessment tools. SETTING: two large, private, not-for-profit hospices in Florida. SAMPLE: convenience sample of 280 family caregivers, bereaved three months. METHODS: secondary analysis of self-report, survey data three months following death. MAIN RESEARCH VARIABLES: depressive symptoms, grief, and complicated grief. FINDINGS: Three months after the loss of a loved one, 34% of the caregivers had clinically meaningful scores for depressive symptoms. A significant number of bereaved caregivers were experiencing grief and depression. CONCLUSIONS: bereaved caregivers were experiencing significant levels of depressive symptoms and complicated grief. Caregivers with higher levels of grief had more depressive symptoms. IMPLICATIONS FOR NURSING: tools are available to identify bereaved caregivers most in need of intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».