Supporting lay carers in end of life care: current gaps and future priorities
Notice bibliographique
Résumé
Informal carers are central to the achievement of end of life care and death at home and to policy aims of enabling patient choice towards end of life. They provide a substantial, yet hidden contribution to our economy. This entails considerable personal cost to carers, and it is recognised that their needs should be assessed and addressed. However, we lack good research evidence on how best to do this. The present position paper gives an overview of the current state of carer research, its gaps and weaknesses, and outlines future priorities. It draws on a comprehensive review of the carer literature and a consensus meeting by experts in the field. Carers' needs and adverse effects of caregiving have been extensively researched. In contrast, we lack both empirical longitudinal research and conceptual models to establish how adverse effects may be prevented through appropriate support. A reactive, "repair" approach predominates. Evaluations of existing interventions provide limited information, due to limited rigour in design and the wide variety in types of intervention evaluated. Further research is required into the particular challenges that the dual role of carers as both clients and providers pose for intervention design, suggesting a need for future emphasis on positive aspects of caregiving and empowerment. We require more longitudinal research and user involvement to aid development of interventions and more experimental and quasi-experimental research to evaluate them, with better utilisation of the natural experiments afforded by intra- and international differences in service provision.
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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 | 0,051 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,010 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».