Bereavement Adjustment and Support among Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to examine the influence of health status, demographics, duration of bereavement, caregiving experience, and the use of formal services on bereavement adjustment for caregivers. Participants were 151 bereaved family caregivers who participated in a telephone survey. The most frequently reported symptoms by caregivers were sleeplessness, followed by depression, and loss of appetite. One hundred thirty-five respondents (89%) felt that things were going reasonably well for themselves at the time of the interview, and 91 respondents (60%) had come to terms with their loved one's death. Hierarchical regression models revealed that being a younger caregiver, reporting poorer mental health status, and being the spouse of the care recipient were predictive of a greater number of reported depressive symptoms in bereavement. Poorer mental health status, being a spousal caregiver, and reporting negative consequences of caregiving on caregiver's health were predictive of poorer recovery in bereavement. Study results also revealed that relatives and friends played an important role in assisting the bereaved to manage the bereavement process. This article identifies factors associated with poor reactions in bereavement and that bereavement as a social process where family and friends play an important role in the recovery process.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».