Health Among Caregivers of Children With Health Problems: Findings From a Canadian Population-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We used population-based data to evaluate whether caring for a child with health problems had implications for caregiver health after we controlled for relevant covariates. METHODS: We used data on 9401 children and their caregivers from a population-based Canadian study. We performed analyses to compare 3633 healthy children with 2485 children with health problems. Caregiver health outcomes included chronic conditions, activity limitations, self-reported general health, depressive symptoms, social support, family functioning, and marital satisfaction. Covariates included family (single-parent status, number of children, income adequacy), caregiver (gender, age, education, smoking status, biological relationship to child), and child (age, gender) characteristics. RESULTS: Logistic regression showed that caregivers of children with health problems had more than twice the odds of reporting chronic conditions, activity limitations, and elevated depressive symptoms, and had greater odds of reporting poorer general health than did caregivers of healthy children. CONCLUSIONS: Caregivers of children with health problems had substantially greater odds of health problems than did caregivers of healthy children. The findings are consistent with the movement toward family-centered services recognizing the link between caregivers' health and health of the children for whom they care.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».