Measuring Chronic Patients’ Feelings of Being a Burden to their Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Burden on caregivers has been extensively studied, but the patient's own feelings of being a burden have rarely been examined. Such feelings may lead to distress and can complicate relations with the caregiver. This report describes the development and preliminary validation of a scale to measure patient-perceived burden. MATERIALS AND METHODS: A conceptual framework and scale items were derived from previous literature and from qualitative interviews with patients and health professionals. Following content validity and item clarity analyses, a 25-item scale was developed. This was then administered in a construct validation to 100 outpatients undergoing hemodialysis. RESULTS: Discriminant validity coefficients showed that burden scores were independent of age, education, and time on dialysis. Convergent analyses showed modest correlations with the number of comorbid conditions (r = 0.20, P < 0.04), functional status (r = 0.26, P < 0.01), physical function (r = 0.30, P < 0.01), and mental health (r = 0.39, P < 0.01). Alpha internal consistency was 0.92 and factor analyses revealed a single main factor. A 10-item abbreviation (alpha = 0.85) is therefore proposed. CONCLUSION: The self-perceived burden scale shows promise as a measure to identify patients in emotional distress due to feelings of being a burden on others, and as an outcome measure in intervention studies.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».