Examining the Relationship Between Family Caregivers' Emotional States and Ability to Empathize with Patients with Multiple Sclerosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is the most common nontraumatic cause of disability affecting young adults in Canada. Caregivers of patients with MS are highly psychologically burdened. Empathy and helping behaviors are hallmarks of quality care, but when they are challenged, suboptimal patient care can result. We aimed to evaluate the prevalence of negative emotional states among primary caregivers of people with MS; the association between the caregiver's empathy-related behavior and the physical and cognitive impairment of the person with MS; and the association between the caregiver's emotional status and his or her empathy-related behaviors. METHODS: We conducted a descriptive, cross-sectional pilot study with family caregivers of noninstitutionalized individuals living with MS. We used univariate linear regression models for each potential predictor. The Kruskal-Wallis test was conducted to compare differences in caregiver empathic responses depending on Profile of Mood States subscale scores. RESULTS: Thirty percent of caregivers had elevated or very elevated mood scores, and such elevated scores were associated with greater functional impact of MS on the person with MS. Patient severity of cognitive impairment was not associated with caregiver mood scores. Caregiver mood state was not associated with empathy-related behaviors. Empathy-related behaviors were less frequent when levels of anger and hostility were higher, but this association did not reach statistical significance. CONCLUSIONS: Given the elevated levels of fatigue, depression, and anger observed among caregivers in this study, clinicians need to be aware of the potential impact of caregiving and to assess the needs of caregivers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle