Exploring Gender Differences in Self-Reported Physical Activity and Health Among Older Caregivers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/OBJECTIVES: To document self-reported physical health and activity levels of older caregivers. Gender differences in physical health, physical activity levels, and predictors of physical activity were also examined. . DESIGN: A cross-sectional study. . SETTING: Tom Baker Cancer Centre in Calgary, Alberta, Canada. . SAMPLE: 130 caregivers aged 60 years or older caring for individuals with breast, prostate, or colorectal cancer. . METHODS: Self-report survey including validated questionnaires on physical and mental health and physical activity levels. Convenience sampling was used. Data were analyzed using descriptive statistics, correlations, and multiple regression. . MAIN RESEARCH VARIABLES: The physical component score of the SF-36v2® was the main research variable. Other variables included the mental component score of the SF-36v2, sleep quality, depression, social support, physical activity levels, and anxiety. . FINDINGS: The mean age of caregivers was 70 years. Physical health and physical activity levels were higher than population norms. A significant difference in physical health (p = 0.015) existed between men and women but not in physical activity levels (p = 0.079). Predictors of physical activity levels were age (β = -0.291), physical health (β = 0.307), and caregiving hours per week (β = -0.221). . CONCLUSIONS: The findings suggest that gender had a minimal effect on physical health and no effect on physical activity levels in older caregivers. Depression and poor sleep quality were high in some caregivers but did not predict physical activity levels. . IMPLICATIONS FOR NURSING: The negative effects of caregiving on physical health and physical activity levels in older caregivers are not universal. Nurses should be aware of the caregiving situation and promote health based on the individual.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».