Understanding burden differences between men and women caregivers: the contribution of care-recipient problem behaviors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study was carried out to determine why women caring for men report more burden than other caregivers, and to further examine the role of care-recipient problem behaviors as determinants of burden. METHOD: A sample of 557 primary caregivers of community-dwelling individuals referred to a memory clinic was used. All care-recipients had a diagnosis of Alzheimer's disease (NINCDS-ADRDA). Data on care-recipient function, caregiver attributes, external supports and caregiver burden were obtained on the first visit. Hierarchical regression models were used to determine the contribution of gender, after controlling for care-recipient status, caregiver attributes, and external supports. RESULTS: This model explained 46% of the variability in caregiver "role burden", with care-recipient problem behaviors and dependence in instrumental activities of daily living. The caregiver/care-recipient gender interaction explained an additional 4% of the variance (p = 0.001); women caring for men scored 5.61 higher on the burden scale than other caregivers. Specific problem behaviors (e.g., anger) were more problematic for women caregivers than men. CONCLUSION: These results indicate that the experience of men and women caregivers may be different despite seemingly identical circumstances, and highlight the need for interventions geared to the specific needs of women caregivers.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».