What makes grief difficult? Perspectives from bereaved family caregivers and healthcare providers of advanced cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Family members who take on the role of caregiving for someone who is dying begin bereavement after being emotionally and physically taxed by the caregiving experience. The course of bereavement is influenced by a number of factors, including health problems, financial concerns, social support, and family relationships. This paper reports on findings from a secondary analysis of qualitative data from a study examining family caregiver coping in end-of-life cancer care, to describe, from the perspectives of bereaved family caregivers, their perspectives on what made their grief difficult. METHOD: Qualitative data from three focus groups with family caregivers (n = 19) and two focus groups with health professionals (n = 14) were subjected to interpretive thematic analysis. RESULTS: Our finding suggest three broad areas that make family caregivers' grief difficult: (1) dealing with occurrences in everyday life; (2) dealing with challenges specific to the caregiving situation; and (3) dealing with the healthcare system. SIGNIFICANCE OF RESULTS: The findings provide an important beginning point in understanding the types of issues that seem to make grief difficult for family caregivers of cancer patients at the end of life and can help professional groups to understand what is needed by family caregivers in terms of support and delivery of services.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| 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 ».