When Caregiving Ends: The Course of Depressive Symptoms After Bereavement
Notice bibliographique
Résumé
This study describes depressive symptoms among caregivers following bereavement and connects these trajectories to earlier features of caregiving using life course and stress process theory. Data are from a six-wave longitudinal survey (five years) of spouses and adult children caring for someone with Alzheimer's Disease. The analytic subsample (N = 291) is defined by death of the care-recipient after the baseline interview. A latent class mixture model is used to identify distinctive clusters of depressive symptoms over time. Of the four trajectories identified, three represent stable symptom levels over time, with two-thirds being repeatedly symptomatic (medium symptom levels), compared to two smaller groups of repeatedly asymptomatic (effectively absent of symptoms) and repeatedly distressed (severe symptoms). In contrast, about one in five caregivers experiences improved emotional well-being over time, the temporarily distressed, who progress from severe to moderate symptom levels. Caregivers with few symptoms before bereavement tend to maintain these states afterwards, but emotionally distressed caregivers tend to become more distressed. Role overload before bereavement substantially increases the odds of following an unfavorable trajectory afterwards, whereas self-esteem and socioemotional support play protective roles. These results demonstrate that caregivers are not uniform in their emotional responses to bereavement, but follow several distinct trajectories. These trajectories are linked to their previous experiences as caregivers, in particular exposure to stressors and access to resources. These findings suggest that intervention during caregiving may facilitate adaptation following death of a loved one.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».