A mixed methods study of hope, transitions, and quality of life in family caregivers of persons with Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several research studies have reported the poor quality of life of family caregivers of persons with Alzheimer's disease (AD). However, factors that influence their quality of life have not been clearly defined. The purpose of this study was to examine factors associated with the quality of life of these caregivers such as demographic variables, their transition experience, and hope. A secondary aim was to explore the transition experience of family caregivers of persons with AD. METHODS: A cross-sectional triangulation data transformation model mixed method design (Quant +Qual) was utilized to address the purpose of the study. Eighty family caregivers of persons with AD completed a survey with quantitative measures [demographic variables, Herth Hope Index (HHI-hope), World Health Organization Quality of Life -BREF (WHOQOL-BREF)] and a qualitative survey about their transitions experience. The qualitative data (transition open ended- survey) was converted to quantitative data using content analysis. Variables significant at the p < 0.10 level in the univariate analysis were entered in the multivariate generalized linear model used to determine significant factors associated with quality of life. RESULTS: Subjects with higher hope scores (p < 0.0001) (Factor 1: temporality and future-cognitive-temporary dimension of hope) and who dealt with their transitions by actively seeking out knowledge and assistance (p = 0.02) had higher overall quality of life scores. HHI scores were associated with overall quality of life and for each of the four quality of life domains (physical psychosocial, relationships, and environment). CONCLUSIONS: Hope played a significant role in the subjects' perceptions of overall quality of life as well as the 4 quality of life domains. This underscores the need to develop ways to foster hope in family caregivers. Moreover, the active engagement of families in seeking information and help, as a way to deal with their transitions, suggests encouraging this engagement is important. The findings of this study also suggest many directions for future research, such as increasing our understanding of the processes of transitions for this population.
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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 | 0,022 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».