Measurement of informal care time in a study of patients with dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous assessments of informal care time have tended to consider only the amount of time spent with the patient by the primary informal caregiver; however, in many cases, more than one person is providing care for the patient. We assess total informal care time of people caring for patients with dementia, and estimate the bias that can arise if consideration is not made of the time spent by all participating informal caregivers. METHOD: We used an extended version of the questions on informal care time from the Resource Utilization in Dementia (RUD) instrument. Caregivers were asked to state the number of days and the number of hours on a typical day they had assisted the patient in activities of daily living (ADL), instrumental ADL (IADL), and supervision during the last four weeks. Multivariate regression analyses were conducted to identify factors that could account for the amount of informal care time. RESULTS: 357 informal caregivers took part. Values were missing from only 4.5% of all interviews. On average, the primary informal caregiver cared for the patient 1.5, 2.1 and 1.9 hours per day in ADL, IADL and supervision respectively. Fifty-seven percent of all patients had more than one informal caregiver. Total informal care time was underestimated by about 14% if the time of caregivers other than the primary caregiver was not taken into account. The informal care time was significantly higher if the caregiver was the patient's partner and the patient's health status was lower. CONCLUSION: Our results show that most previous studies probably underestimated costs of informal care because the time of informal caregivers other than the primary caregiver was not considered.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».