Lifestyle interference and emotional distress in family caregivers of advanced cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Providing end-of-life care at home to a family member with advanced cancer can have a negative impact on the emotional well-being of the family caregiver. The current study examined the impact of providing care on lifestyle and emotional well-being in a sample of caregivers to patients with advanced cancer. The mediation of lifestyle interference between the amount of care provided and emotional distress was specifically examined. METHODS: Forty-four family caregivers participated in a structured quantitative interview. Lifestyle interference was assessed by the Caregiving Impact Scale, amount of care provided was assessed by the Caregiver Assistance Scale, and emotional distress was assessed by the Profile of Mood States-Short Form. Pearson and partial correlations tested whether lifestyle interference mediated the relationship between caregiving assistance and emotional distress. Regression analyses determined overall correlates of emotional distress. RESULTS: Three criteria, required to substantiate mediation, were met for total mood disturbance and the depression and tension subscales. An overall regression model identified education level and lifestyle interference to be significant and unique correlates of emotional distress. CONCLUSIONS: The current results suggest that caregivers experience increased emotional distress, regardless of the amount of care provided, when limited in their ability to participate in valued activities and interests. In addition, caregivers with less than a high school education experience more emotional distress. Therefore, helping caregivers maintain valued aspects of their lifestyle should be an important element of home care.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».