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Enregistrement W2103953736 · doi:10.1177/0733464809341471

The Positive Aspects of the Caregiving Journey With Dementia: Using a Strengths-Based Perspective to Reveal Opportunities

2009· article· en· W2103953736 sur OpenAlexafffund
Shelley Peacock, Dorothy Forbes, Maureen Markle‐Reid, Pamela Hawranik, Debra Morgan, L. Jansen, Beverly Leipert, S. Henderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Gerontology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensAthabasca UniversityMcMaster UniversityWestern UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInstitute of Gender and HealthCanadian Institutes of Health ResearchAlzheimer Society
Mots-clésDementiaPerspective (graphical)Family caregiversPsychologyFocus groupQualitative researchGerontologyMedicineDiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing prevalence of dementia in older adults will increase the demands for care from families and the health care system. Caring for a relative with dementia is often viewed as burdensome and stressful in nature; however, of late, attention has been given to the positive aspects of the caregiving journey. The purpose of this article is to discuss the qualitative findings related to the positive aspects of family caregiving from a mixed methods study. A strengths-based perspective was used in the secondary analysis of six focus groups ( N = 36) and three personal interview transcripts of family caregivers to persons with dementia. Findings reveal that family caregivers can view their role as an opportunity to give back, to discover personal strengths, and to become closer to the care receiver. The results suggest that identifying and mobilizing caregiver strengths can be an effective strategy for supporting family caregivers in their role.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations163
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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