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Enregistrement W2882987546 · doi:10.1177/1043659618790041

The Perceived Caregiver Burden Among Turkish Family Caregivers Providing Care for Frail Older Adults

2018· article· en· W2882987546 sur OpenAlexaboutno aff
Zehra Gök Metin, Canan Karadaş, Cafer Balcı, Mustafa Cankurtaran

Notice bibliographique

RevueJournal of Transcultural Nursing · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHacettepe Üniversitesi
Mots-clésTurkishCaregiver burdenFamily caregiversGerontologyMedicineDementiaPsychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The older population has reached to 8.5%, and the prevalence of frailty is reported as 39.2% in Turkey. The purpose of the study was to assess caregiver burden in families who care for frail older adults in Turkish culture. METHOD: This descriptive study was conducted in Turkey between June and October 2017. Frail older adults who had no severe cognitive impairment were included. Data were measured using the Older Adult Information Form, Edmonton Frailty Scale, Caregiver Information Form, and Zarit Burden Interview. RESULTS: In total, 131 older person/caregiver dyads were analyzed; the Zarit Burden Interview mean score was 37.59 ± 18.20. Caregivers with less education and providing care more than 8 hours experienced a higher burden ( p < .05). The severity of frailty significantly correlated with the caregiver scores ( R = .36, p < .01). CONCLUSION: The caregiver burden in Turkish family caregivers was found mild to moderate and correlated with the degree of frailty. Policymakers should focus on culture-specific formal caregiver services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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