Changes Over Time in the Health of Caregivers of Children With Health Problems: Growth-Curve Findings From a 10-Year Canadian Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We used Canadian population-based data to examine changes in the health of caregivers of children with complex health problems compared with caregivers of healthy children over a 10-year time period. METHODS: The National Longitudinal Survey of Children and Youth collected data biennially from 9401 children and their caregivers in 6 waves from 1994-1995 to 2004-2005. We conducted growth-curve analyses of these data to model self-reported general health and depressive symptoms for 4 groups of caregivers: caregivers of healthy children, and caregivers of children with 1, 2, or at least 3 of 4 conceptually distinct indicators of child health problems. We modeled covariates for children (age, gender, only-child status) and caregivers (age, gender, education, income, marital status). RESULTS: After we controlled for covariates, caregiver health outcomes worsened incrementally with increasing complexity of child health problems. Change in self-reported general health and depressive symptoms over the 10-year period was consistent across all groups of caregivers. CONCLUSIONS: Poorer health among caregivers of children with health problems can persist for many years and is associated with complexity of child health problems. Attention to parental health should form a component of health care services for children with health problems.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».