The Structural Burden of Caregiving: Shared Challenges in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
In contrasting health care structures, we each served as caregivers to elderly parents where a shared and unexpected theme in our experiences was the substantial burden of negotiating and managing long-term care (LTC) services within our respective health and social care systems. In this article, we introduce and elucidate an under recognized source of caregiver burden in the United States and Canada: the structural burden of caregiving. We draw on shared and unique experiences cross-nationally, along with the literature, to illustrate that (a) today's caregiving is increasingly characterized by interactions with formal health and social systems in negotiating and managing services, (b) these systems are hampered by discontinuous and fragmented care which increase caregiver stress, and (c) this structural burden likely exacerbates inequity for both care recipients and caregivers. In conclusion, we call for theoretical models of caregiving to highlight health and social systems as creating burden and for measurement of caregiver burden to explicitly consider the time and stress stemming from interactions with formal health and social systems. Finally, we call for future policy evaluation to incorporate structural burden as an additional outcome in considering changes to LTC provisions and funding.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».