Hidden Morbidity in Cancer: Spouse Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study assesses psychological distress among advanced cancer patients and their spouse caregivers, while examining the relative contribution of caregiving burden and relational variables (attachment orientation and marital satisfaction) to depressive symptoms in the spouse caregivers. METHODS: A total of 101 patients with advanced GI or lung cancer and their spouse caregivers were recruited for the study. Measures included Beck Depression Inventory-II (BDI-II), Caregiving Burden scale, Experiences in Close Relationships scale, and ENRICH Marital Satisfaction scale. RESULTS: A total of 38.9% of the caregivers reported significant symptoms of depression (BDI-II > or = 15) compared with 23.0% of their ill spouses (P < .0001). In a hierarchical regression predicting caregiver's depression, spouse caregiver's age and patient's cancer site were entered in the first step, objective caregiving burden was entered in the second step, subjective caregiving burden was entered in the third step, caregiver's attachment scores were entered in the fourth step, and caregiver's marital satisfaction score was entered in the fifth step. The final model accounted for 37% of the variance of caregiver depression, with subjective caregiving burden (beta = .38; P < .01), caregiver's anxious attachment (beta = .21; P < .05), caregiver's avoidant attachment (beta = .20; P < .05), and caregiver's marital satisfaction (beta = -.18; P < .05) making significant contributions to the model. CONCLUSION: Spouse caregivers of patients with advanced cancer are a high-risk population for depression. Subjective caregiving burden and relational variables, such as caregivers' attachment orientations and marital dissatisfaction, are important predictors of caregiver depression.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».