Impact of patient suffering on caregiver well-being: The case of amyotrophic lateral sclerosis patients and their caregivers
Notice bibliographique
Résumé
The impact of patient suffering on family caregivers is an understudied but important topic. This study of patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and their caregivers examined the associations of two components of patient suffering: patient physical symptoms, and mental distress, as well as the patient's support for the caregiver, with caregiver well-being. The sample consisted of 52 patients with ALS and their caregivers. Patients and caregivers each completed a structured survey assessing multiple domains including demographics, health, and well-being. Specifically, patients rated their own physical symptoms and mental distress. Caregivers rated their own daily affect, and the extent to which they perceived the patient as supportive. Caregivers also reported whether or not they had found any benefit in dealing with the patient's illness. Regression analyses yielded significant associations of patient distress with caregiver negative affect; patient support was associated with greater caregiver positive affect, and patient symptoms and support were associated with greater likelihood of caregiver benefit finding. There was a significant two-way interaction of patient symptoms by support, namely, benefit finding was not only more likely with greater physical suffering and patient support, but it was also the case that caregivers who perceived the care recipient as unsupportive could only find benefit when this person experienced intense physical suffering. Support interventions for ALS patients and their caregivers should devote particular attention to how caregivers may be affected by witnessing their loved one's sufferings, as well as identify and address challenges in support exchanges between caregivers and patients.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».