An exploration of caregiver burden for children with nodding syndrome (lucluc) in Northern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregivers of patients with chronic illnesses are often uncompensated for work that is physically demanding, time consuming and emotionally and economically draining. This is particularly true for caregivers of children with nodding syndrome, an emergent neurological disorder of unknown etiology in resource poor settings in Africa. We aimed to explore perceptions of caregivers regarding challenges that a typical caregiver faces when caring for a child with nodding syndrome. METHODS: We used a qualitative exploratory study design with focus group discussions and in-depth interviews to collect data. We analyzed data using the qualitative analysis software package of NVivo and thematic query building. RESULTS: Emergent themes centered on burden of care with emotional agony as the most prominent. Subthemes reflecting the burden of care giving included child and caregiver safety concerns, burnout, social isolation and rejection, and homicidal ideation. Caregivers also complained of physical and financial constraints associated with the care of children with nodding syndrome. CONCLUSIONS: The findings point to a high burden of care for caregivers of children with nodding syndrome and suggests the need to incorporate community-based psychosocial and mental health care services for the caregivers of affected children into the national health system response.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».