Notice bibliographique
Résumé
AIMS AND OBJECTIVES: To study quality of life (QOL) and its important correlates among family caregivers of terminally ill patients receiving in-home hospice care. BACKGROUND: Caregiver QOL has been identified as a core outcome variable in studies of dying patients and their families, but few studies have assessed QOL among caregivers of patients with terminal illness, particularly those in hospice care. DESIGN: For this cross-sectional correlational study, 60 caregivers were recruited from two local in-home hospice programmes in the Midwestern United States. METHODS: Self-report data were provided by caregivers using the Caregiver Quality of Life Index - Cancer, Spiritual Well-Being Scale, American Pain Society Patient Outcomes Questionnaire, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status Rating and Medical Outcome Study Social Support Survey to measure their QOL, spirituality, health status and social support. RESULTS: Caregivers' educational status, physical health status, spirituality and qualitative and quantitative social support, as a set, explained 42% of the variance in their QOL. Caregivers with higher education, better physical health status, greater spirituality and more qualitative and quantitative social support, had a significantly better QOL. CONCLUSIONS: QOL for this sample of hospice caregivers was significantly predicted only by physical health status and spirituality, likely because of collinearity among the independent variables. Additional research is needed to explore the factors that sustain or promote caregivers' QOL over time. RELEVANCE TO CLINICAL PRACTICE: In the delivery of hospice services, the family caregiver is both a vital member of the health care team and a recipient of care. Health care providers should therefore pay more attention to the health status and spirituality of major caregivers, thus helping them maintain and improve their QOL.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».