The Impact of the Carer Support Needs Assessment Tool (CSNAT) in Community Palliative Care Using a Stepped Wedge Cluster Trial
Notice bibliographique
Résumé
Family caregiving towards the end-of-life entails considerable emotional, social, financial and physical costs for caregivers. Evidence suggests that good support can improve caregiver psychological outcomes. The primary aim of this study was to investigate the impact of using the carer support needs assessment tool (CSNAT), as an intervention to identify and address support needs in end of life home care, on family caregiver outcomes. A stepped wedge design was used to trial the CSNAT intervention in three bases of Silver Chain Hospice Care in Western Australia, 2012-14. The intervention consisted of at least two visits from nurses (2-3 weeks apart) to identify, review and address caregivers' needs. The outcome measures for the intervention and control groups were caregiver strain and distress as measured by the Family Appraisal of Caregiving Questionnaire (FACQ-PC), caregiver mental and physical health as measured by SF-12v2, and caregiver workload as measured by extent of caregiver assistance with activities of daily living, at baseline and follow up. Total recruitment was 620. There was 45% attrition for each group between baseline and follow-up mainly due to patient deaths resulting in 322 caregivers completing the study (233 in the intervention group and 89 in the control group). At follow-up, the intervention group showed significant reduction in caregiver strain relative to controls, p=0.018, d=0.348 (95% CI 0.25 to 0.41). Priority support needs identified by caregivers included knowing what to expect in the future, having time for yourself in the day and dealing with your feelings and worries. Despite the challenges at the clinician, organisational and trial levels, the CSNAT intervention led to an improvement in caregiver strain. Effective implementation of an evidence-informed and caregiver-led tool represents a necessary step towards helping palliative care providers better assess and address caregiver needs, ensuring adequate family caregiver support and reduction in caregiver strain.
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 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».