Exploring perspectives of young onset dementia caregivers with high versus low unmet needs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study is part of the Research to Assess Policies and Strategies for Dementia in the Young project. Information about specific needs in young onset dementia (YOD) will provide the basis for the development of an e-health intervention to assist caregivers in coping with YOD in several European countries. OBJECTIVE: The aim was to investigate the issues caregivers of people with YOD face. METHODS: A qualitative content analysis method was used to analyse interviews with YOD caregivers. Quantitative data of the Needs in Young Onset Dementia study were used to select caregivers based on a ranking of unmet needs, to capture differences and similarities between caregivers that experienced high levels of unmet needs versus those with low levels of unmet needs. Needs were assessed with the Camberwell Assessment of Needs in the Elderly. RESULTS: Findings revealed the following themes: (i) acceptance; (ii) perception of the relationship; (iii) role adaptation; (iv) Availability of appropriate services; (v) social support; and (vi) awareness in the person with dementia and acceptance of help. Several factors seemed more apparent in the caregivers who experienced few unmet needs opposed to the caregivers who experienced more unmet needs. CONCLUSION: The current study provides an in-depth perspective on the caregiver's experiences and emphasizes specific themes that could be addressed in future interventions. This might contribute to a caring situation in which the caregiver experiences less unmet needs. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».