MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2074830001 · doi:10.1111/hsc.12205

Impacts of care‐giving and sources of support: a comparison of end‐of‐life and non‐end‐of‐life caregivers in <scp>C</scp> anada

2015· article· en· W2074830001 sur OpenAlexafffundabout
Allison Williams, Li Wang, Peter Kitchen

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFamily caregiversGerontologyPsychologyEnd-of-life careMedicineNursingPalliative care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the second in a series of papers that deal with care-giving in Canada, as based on data available from the Canadian General Social Survey (2007). Building on the first paper, which reviewed the differences between short-term, long-term and end-of-life (EOL) caregivers, this paper uniquely examines the caregiver supports employed by EOL caregivers when compared to non-EOL caregivers (short-term and long-term caregivers combined). Both papers employ data from Statistics Canada's General Social Survey (GSS Cycle 21: 2007). The GSS includes three modules, where respondents were asked questions about the unpaid home care assistance that they had provided in the last 12 months to someone at EOL or with either a long-term health condition or a physical limitation. The objective of this research paper was to investigate the link between the impact of the care-giving experience and the caregiver supports received, while also examining the differences in these across EOL and non-EOL caregivers. By way of factor analysis and regression modelling, we examine differences between two types of caregivers: (i) EOL and (ii) non-EOL caregivers. The study revealed that with respect to socio-demographic characteristics, health outcomes and caregiver supports, EOL caregivers were consistently worse off. This suggests that although all non-EOL caregivers are experiencing negative impacts from their care-giving role, comparatively greater supports are needed for EOL caregivers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,144
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHealth & Social Care in the CommunityMême sujetPalliative Care and End-of-Life IssuesTravaux en français237 207