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Enregistrement W2768432245 · doi:10.1136/bmjopen-2017-017236

Impact of informal caregiving on older adults’ physical and mental health in low-income and middle-income countries: a cross-sectional, secondary analysis based on the WHO’s Study on global AGEing and adult health (SAGE)

2017· article· en· W2768432245 sur OpenAlexafffund
Sylvie Lambert, Steven J. Bowe, Patricia M. Livingston, Leila Heckel, Selina Cook, Paul Kowal, Liliana Orellana

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensMcGill UniversitySt. Mary's UniversitySt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingFonds de Recherche du Québec - SantéScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityDeakin University
Mots-clésMedicineDepression (economics)Quality of life (healthcare)Cross-sectional studyGerontologyCaregiver burdenMental healthSocial supportPublic healthDisease burdenDiseaseEnvironmental healthPsychiatryPopulationDementiaPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: A high proportion of care stemming from chronic disease or disability in low-income and middle-income countries is provided by informal caregivers. The goal of this study was to determine the level of burden experienced by these caregivers, explore associated factors and assess whether caregivers' and non-caregivers' health differed. DESIGN AND SETTING: This cross-sectional study was a secondary analysis of data on caregivers' burden, health and health risk factors in Ghana, India and the Russian Federation collected as part of the WHO's Study on global AGEing and adult health (SAGE) Wave 1. PARTICIPANTS: Caregivers in Ghana (n=143), India (n=490) and Russia (n=270) completed the measures. OUTCOME MEASURES: Factors associated (ie, demographics and caregiving profile variables) with burden were explored among caregivers. Then, quality of life (QOL), perceived stress, depression, self-rated health (SRH) and health risk factors were compared between caregivers and matched non-caregivers (1:2). RESULTS: The largest caregiving subgroups were spouses and adult children. Caregivers mostly cared for one person and provided financial, social/emotional and/or physical support, but received little support themselves. Burden level ranged from 17.37 to 20.03. Variables associated with burden were mostly country-specific; however, some commonality for wealth, type of care and caregiving duration was noted. Caregivers with a moderate or high level of burden reported lower QOL and higher perceived stress than those experiencing low burden. Caregivers reported lower QOL and SRH than non-caregivers. CONCLUSION: Given the lack of support received and consequences of the burden endured by caregivers, policy and programme initiatives are needed to ensure that caregivers in low- and middle-income countries can fulfil their role without compromising their own health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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