Emotional reactivity to daily life stress in spousal caregivers of people with dementia: An experience sampling study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Caregivers differ in their emotional response when facing difficult situations during the caregiving process. Individual differences in vulnerabilities and resources could play an exacerbating or buffering role in caregivers' reactivity to daily life stress. This study examines which caregiver characteristics modify emotional stress reactivity in dementia caregivers. METHODS: Thirty caregivers collected momentary data, as based on the experience sampling methodology, to assess (1) appraised subjective stress related to events and minor disturbances in daily life, and (2) emotional reactivity to these daily life stressors, conceptualized as changes in negative affect. Caregiver characteristics (i.e. vulnerabilities and resources) were administered retrospectively. RESULTS: Caregivers who more frequently used the coping strategies 'seeking distraction', 'seeking social support', and 'fostering reassuring thoughts' experienced less emotional reactivity towards stressful daily events. A higher educational level and a higher sense of competence and mastery lowered emotional reactivity towards minor disturbances in daily life. No effects were found for age, gender, and hours of care and contact with the person with dementia. DISCUSSION: Caregiver resources can impact emotional reactivity to daily life stress. Interventions aimed at empowerment of caregiver resources, such as sense of competence, mastery, and coping, could help to reduce stress reactivity in dementia caregivers.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».