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Enregistrement W2405749296 · doi:10.1186/s12955-016-0486-7

Factors influencing changes in health related quality of life of caregivers of persons with multiple chronic conditions

2016· article· en· W2405749296 sur OpenAlexafffundabout
Wendy Duggleby, Allison Williams, Sunita Ghosh, Heather Moquin, Jenny Ploeg, Maureen Markle‐Reid, Shelley Peacock

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Disease Management Strategies
Établissements canadiensAlberta Health ServicesMcMaster UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQuality of life (healthcare)Psychological interventionMental healthFamily caregiversGerontologyPopulationMedicinePsychologyCaregiver burdenTelephone interviewClinical psychologyPsychiatryEnvironmental healthDiseaseNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The majority of care for older adults with multiple chronic conditions (MCC) is provided by family (including friends) caregivers. Although caregivers have reported positive benefits to caregiving they also experience decreases in their physical and mental health. As there is a critical need for supportive interventions for this population, it is important to know what influences the health of family caregivers of persons with MCC. This research examined relationships among the changes from baseline to 6 months in health related quality of life (SF12v2) of family caregivers caring for older adults with multiple chronic conditions and the following factors: a) demographic variables, b) gender identity [Bem Sex Role Inventory (BSRI)] c) changes in general self-efficacy [General Self Efficacy Scale (GSES) (baseline to 6 months) and d)) changes in caregiver burden [Zarit Burden Inventory (ZBI)] baseline to 6 months. Specific hypothesis were based on a conceptual framework generated from a literature review. METHODS: This is a secondary analysis of a study of 194 family caregivers who were recruited from two Canadian provinces Alberta and Ontario. Data were collected in-person, by telephone, by Skype or by mail at two time periods spaced 6 months apart. The sample size for this secondary analysis was n = 185, as 9 participants had dropped out of the study at 6 months. Changes in the scores between the two time periods were calculated for SF12v2 physical component score (PCS) and mental component score (MCS) and the other main variables. Generalized Linear Modeling was then used to determine factors associated with changes in HRQL. RESULTS: Participants who had significantly positive increases in their MCS (baseline to 6 months) reported lower burden (ZBI, p < 0.001), and higher general self-efficacy (GSES, p < 0.001) and Masculine BSRI (p = 0.025). There were no significant associations among variables and changes in PCS (baseline to 6 months). CONCLUSIONS: Our findings suggest that a masculine gender identity (which incorporates assertive and instrumental approaches to caregiving), and confidence in the ability to deal with difficult situations was positively related to improvement in mental health for caregivers of persons with MCC. Decreases in perceptions of burden in this populations was also associated with improvements in mental health. Further research is needed to explore ways to support caregivers of older persons with multiple chronic conditions living at home.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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