Experiences of Informal Caregivers of Older Adults Transitioned From Nursing Homes to the Community Through the Money Follows the Person Demonstration
Notice bibliographique
Résumé
This study examined experiences of 156 informal caregivers of older adults who transitioned to the community through the Connecticut Money Follows the Person (MFP) Rebalancing Demonstration after prolonged nursing home stays. Caregiver burden, positive aspects of caregiving, depressive symptoms, anxiety, and comparative subjective stress were examined in relation to caregiver demographics and care receiver characteristics with a cross-sectional survey. Caregivers reported low burden, depressive symptoms, and anxiety, and fairly high levels of positive aspects of caregiving and satisfaction with community services. Most caregivers were less stressed compared to the time the care recipient was in, or before they entered, a nursing home. Live-in caregivers experienced more positive aspects of caregiving, but adult children reported higher burden than other caregivers. Unmet service needs also increased caregiver burden. Programs like MFP are a viable option with broadly positive outcomes from a caregiver's perspective. Enthusiasm for increasing access to community care is growing for older adults who otherwise would reside in nursing homes for extended periods. Identifying unmet service needs and needs for targeted functional support could further enhance caregiver experiences and contribute to the successful transition of older adults to the community.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 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 ».