Positive aspects of caregiving: rounding out the caregiver experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify positive aspects of caregiving and examine how they are associated with caregiver outcomes. METHOD: This study used a national sample of caregivers derived from the Canadian Study of Health and Aging (part 2). Two hundred and eighty-nine caregivers caring for seniors living in the community were questioned about their experience of caregiving. Caregivers were asked whether they could identify any positive aspects related to their role, the type of positive aspects and to rate their feelings about caring. Using a conceptual model developed by Noonan and Tennstedt (1997), a staged stepwise multiple regression approach was used factoring the background/contextual variables, stressor variables (3 MS score, ADL limitations), mediator variables (positive aspects of caregiving, number of services used) and outcome variables (depression, burden and self-assessed health measures) into the model. RESULTS: Two hundred and eleven caregivers (73%) could identify at least one specific positive aspect of caregiving. An additional 20 (6.9%) could identify more than one positive aspect. Positive feelings about caring were associated with lower CES-D scores ( p<0.001), lower burden scores ( p<0.001) and better self assessed health ( p<0.001). CONCLUSION: Clinicians should inquire about the positive aspects of caregiving if they are to fully comprehend the caregiver experience and identify risk factors for negative caregiver outcomes.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle