Gender and sex differences in carers’ health, burden and work outcomes: Canadian carers of community-dwelling older people with multiple chronic conditions
Notice bibliographique
Résumé
Using two waves of survey data on family carers caring for older adults with multiple chronic conditions in Ontario and Alberta, this article provides a sex and gender analysis of 194 carers’ health outcomes. Gender and sex differences were examined on the following health outcomes: general self-efficacy; physical and mental health composite scores; overall quality of life; and the Zarit Burden Inventory – as well as experiences with work interference for carer-employees. Multivariate ordinary least squares linear regressions were used to estimate the effects of sex and gender, controlling for the carer’s socio-demographic and geographic characteristics, as well as for the characteristics of the care recipients. Sex and gender were found to have differentiated effects on each health outcome examined, providing evidence for specifically targeting health interventions by sex and gender. First, sex matters, as illustrated by the fact that female carers were found to be experiencing more negative health impacts than male carers (shown in the physical composite score and the quality of life score). This suggests that health-related interventions need to be targeted at female carers. Further, male carers are more likely to experience less carer burden, and more work interference, than female carers. Second, gender matters, as illustrated by the fact that masculine and androgynous genders showed significantly positive associations with general self-efficacy. This suggests that carers with feminine and undifferentiated gender roles experience more challenges with general-self-efficacy and could benefit from training and educational interventions to enhance their confidence in the caring role.
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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) | 0,000 | 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 ».