Depression in frail elders: impact on family caregivers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the relationship between depression among medically ill, frail elders and family caregivers' hours of care, health status, and quality of life. DESIGN AND METHODS: A cross-sectional study of 193 family caregivers of seniors treated in the emergency department (ED) was conducted. Measures included patient depression (Geriatric Depression Scale-15), and caregivers' hours of care, mental health and physical functioning (SF-36), and quality of life (EQ-5D). RESULTS: Mean caregiver age was 60.0 +/- 16.1 years and 70.5% were female. More caregivers of depressed seniors provided more care in the previous month (37.3% vs 22.4%, p = 0.03), had poor mental health (63.5% vs 47.0%, p = 0.03), and poor perceived quality of life (63.5% vs 50.4%, p = 0.04) compared to caregivers of non-depressed seniors. Multiple logistic regression analyses indicated that patient depression was associated with poor caregiver quality of life (OR = 3.15, 95% CI 1.48, 6.73), and poor mental health in spousal and adult child caregivers (OR = 2.72, 95% CI = 0.88, 8.39, and OR = 3.29, 95% CI = 1.10, 9.86, respectively). CONCLUSIONS: Psychosocial support may be needed for caregivers of depressed seniors.
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 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 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 ».