Care Partners and Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caring for someone with multiple sclerosis (MS) can be a stressful experience that requires clinical attention. We investigated the impact of caregiver stress on the emotional well-being and physical health of the MS care partner using the North American Research Committee on Multiple Sclerosis (NARCOMS) Registry. METHODS: Care partners of NARCOMS participants were invited to complete an online questionnaire that captured demographic characteristics, health status, caregiver burden as measured by the Zarit Caregiver Burden Interview, and impact of caregiving on employment. RESULTS: Of 1446 care partners who agreed to participate, 1333 had complete data. Most were men (n = 825, 61.9%), with a mean (SD) age of 51.1 (11.2) years. The mean (SD) Zarit total score was 24.6 (15.1), placing the overall group in the mild caregiver burden range. Compared with male care partners, female care partners reported higher levels of burden and stress and more medication use for stress/anxiety and mood disorders. Male care partners were more likely to report physical concerns. Care partners of people with primary progressive MS reported greater perceived burden than did partners of people with secondary progressive MS and relapsing-remitting MS. More than 40% of care partners (559 of 1288) had missed work during the past year owing to caregiving responsibilities. CONCLUSIONS: Care partners of people with MS have substantial physical and psychological health concerns and experience an adverse impact on employment. Future research should evaluate how to mitigate the adverse effects of caregiving and evaluate positive aspects of the role.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,001 |
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 ».