Caregiving demands and caregivers’ psychological outcomes: the mediating role of perceived injustice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study hypothesized that higher caregiving demands are related to higher perceived injustice. Furthermore, this study investigated the mediating role of perceived injustice in the link between caregiving demands and caregivers' psychological well-being. DESIGN: A cross-sectional design. SETTING: The Pain Centre of the university medical centre. SUBJECTS: Participants were 184 family caregivers of patients with chronic musculoskeletal pain. MAIN MEASURES: Participants completed questionnaires that assessed caregiving demands (i.e. The Dutch Objective Burden Inventory), perceived injustice (i.e. The Injustice Experience Questionnaire), how much they considered different sources responsible for the injustice they experienced (i.e. A newly developed inventory), perceived burden (i.e. The Zarit Burden Interview), distress (i.e. The Depression, Anxiety, and Stress Scale), and anger (i.e. The Hostility subscale of the Symptom Checklist-90-Revised). RESULTS: The findings showed that caregiving demands are significantly related to perceived injustice in family caregivers (r = .44; P < .001). Only a small group of family caregivers considered the patient or themselves responsible, but more than half of the caregivers considered healthcare providers at least somewhat responsible for the unjust situation. Finally, perceived injustice mediated the association between caregiving demands and burden (b = .11, CI: .04-.23) and distress (b = .05, CI: .006-.12), but not anger (b = .008, CI: -.01-.06). CONCLUSION: The findings suggest that perceived injustice plays an important role in the well-being of family caregivers and caregivers' well-being may be improved by changing their perceptions about their caregiving tasks and their condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,033 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».