Caring for Terminally Ill Cancer Persons
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies about family caregivers of terminally ill cancer persons in Thailand focused on primary family caregivers individually. Experiences drawn from one family caregiver are not sufficient to describe the entire family experience. In order to promote family well-being, it is essential to explore the perspective of family caregivers in the context of the family as a unit. Objective: To gain a better understanding of the experiences of family caregivers in caring for terminally ill cancer persons in the context of Thai culture. Methods: A focused ethnographic approach was used as methodology. Purposive sampling was used to recruit 13 families and 26 family caregivers. The family system theory was used to explain the effects within the entire system. Participant observation and in-depth interviews were conducted. Data were analyzed by using content analysis. Results: Findings indicated that regarding the experiences of Thai family caregivers in caring for terminally ill cancer persons, four themes emerged; 1) family distress from overwhelming burden in caring including financial burden, social isolation, and uncertainty about the future, 2) end-of-life decision-making of families regarding withdrawing or prolonging life-sustaining treatment and transferring to provide care at home, 3) coping with end-of-life care at home through encouragement from family members, sharing responsibility for caring, and mutual financial management, and 4) family cohesion to provide care for peaceful dying by gathering provide meaningful connections and arranging the environment to promote comfortable of end-of-life patients. Conclusion: These findings provide essential information for family caregivers’ experiences in the context of Thai culture and could lead to the development of interventions for promoting family well-being.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».