How does peer similarity influence adult children caregivers' perceptions of support from peers? A mixed-method study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Due to the growing elderly population, adult children care-givers (ACCs) are increasingly providing complex care for one or both elderly parents. Social support from similar peers can mitigate care-giving-related health declines. To date, ‘peer similarity’ amongst care-givers has been predominantly investigated in the context of peer-matching interventions. However, because peer similarity is especially influential in ‘naturally occurring’ support networks, care-givers' everyday peer support engagement warrants further attention. Our goal was to explore care-givers' everyday peer support engagement and the influence of peer similarity on support perceptions. We employed a mixed-method design using Web-based surveys and in-depth qualitative interviews. The quantitative data were analysed using a hierarchical multiple while qualitative data were thematically analysed. Seventy-one ACCs completed the online questionnaire and 15 participated in a telephone interview. Peer similarity was positively and significantly associated with perceived support (β = 0.469, p < 0.0005) and explained 18.5 per cent of the additional variance. ACCs' narratives suggested the most important aspect of similarity was ‘shared care-giving experience’ as it optimised the support received from peers, and also enhanced the quality of the relationship. In conclusion, both data-sets underscored that peer similarity importantly influences support perceptions. The importance of ‘shared care-giving experience’ suggests that a more comprehensive understanding of this concept is needed to optimise peer-matching endeavours. Peer similarity's influence on relationship quality should also be explored.
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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 | 0,017 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».