What Makes Family Caregivers Happy During the First 2 Years Post Stroke?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: This study aimed to identify aspects of the caregiving situation contributing to family caregivers' psychological well-being. METHODS: Longitudinal cohort study with structured quantitative interviews 1, 3, 6, and 12 months post stroke. A subset of participants also completed surveys 18 and 24 months post stroke. Participants included individuals hospitalized for their first stroke and their family caregivers. Psychological well-being was assessed by the Positive Affect Scale. RESULTS: A total of 399 stroke survivor, caregiver dyads completed the 1-year follow-up and 80 dyads completed the second year of follow-up. Using mixed effects modeling for longitudinal data, caregivers reported more psychological well-being when they provided more assistance to stroke survivors who had fewer symptoms of depression, better cognitive functioning, and who had more severe strokes. In addition, caregivers who maintained participation in valued activities had more mastery, gained personally providing care, were in better physical health, were older, and were from Quebec reported more psychological well-being. Caregivers followed for a second year post stroke reported better psychological well-being when caring for stroke survivors with fewer symptoms of depression and more severe strokes and when the caregivers had a greater sense of mastery and gained more personally providing care. CONCLUSIONS: Our findings contribute to the caregiver intervention development literature by identifying aspects of the caregiving situation that are associated with positive outcomes. Incorporating specific aspects, for example, strategies to enhance caregiver mastery into programs and services offered to caregivers may enhance their positive experiences with providing care and ultimately enhance the sustainability of the caregiving situation.
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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 ».