FAMILY CAREGIVER HEALTH IN CANADA AND THE UNITED STATES: ARE THERE DIFFERENCES IN THE STRESS PROCESS?
Notice bibliographique
Résumé
Family caregivers provide the majority of care to older adults as well as others with chronic illnesses and disabilities in virtually all countries. Despite some positive aspects of caregiving, research suggests that caregiving is often stressful, and has negative implications for caregiver health. These implications tend to be conceptualized using a stress process model that views individual social background factors, primary and secondary stressors, and stress mediators as influencing caregiver health. Yet, whether and how these factors impact caregiver health across national contexts with different populations and health care policies remains unclear. This study addressed this gap using data on family caregivers from Canada and the United States drawn from the 2012 Canadian General Social Survey (n=6,985) and the 2015 AARP Survey on Caregiving (n= 1,091). Ordered logit and logistic regression models addressed the predictors of self-reported health and worsening health status as a result of caregiving in each country. Results revealed that background factors (age, education, gender) operated similarly in their impact on the self-reported health of caregivers in both countries but varied in their impact on perceived declines in health status as a result of caregiving. Primary and secondary stressors operated similarly in both countries on both health outcomes. However, whereas coping operated similar in both countries, other stress-mediators including informal and formal social support had differing impacts in the two countries on both health outcomes. The implications of the findings for our understanding of the stress process and for interventions to improve family caregiver health are discussed.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».