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Enregistrement W2943507593 · doi:10.1111/jgs.15841

Understanding Caregiver Quality of Life in Caregivers of Hospitalized Older Adults With Cancer

2019· article· en· W2943507593 sur OpenAlexaff
Tina Hsu, Nitya Nathwani, Matthew Loscalzo, Vincent Chung, Joseph Chao, Chatchada Karanes, Marianna Koczywas, Stephen J. Forman, Dean Lim, Tanya Siddiqi, Anthony S. Stein, Przemyslaw Twardowski, Auayporn Nademanee, Sumanta K. Pal, Eduardo Siccion, Marjorie J. Hein, Chie Akiba, Leanne Goldstein, David Smith, Huiyan Ma, Tao Feng, Arti Hurria

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Geriatrics Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingHealth Research
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)GerontologySocial supportCancerFamily caregiversActivities of daily livingMedical recordCaregiver burdenMental healthDiseaseMultivariate analysisPhysical therapyPsychiatryDementiaInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVES: Caregivers of older adults with cancer assist both with cancer care and other health issues, which may make them vulnerable to consequences of caregiving. Hospitalization may represent a time when a caregiver's ability to provide care at home is exceeded. We sought to characterize caregivers of hospitalized older adults with cancer, determine their quality of life (QOL), and identify factors associated with caregiver QOL. METHODS: Patients (n = 100), aged 65 years and older, with an unplanned hospitalization and their caregivers were included. Caregivers completed a questionnaire about their health, social support, caregiving relationship, QOL (Caregiver Quality of Life Index-Cancer [CQOLC] tool), and patient function. Patient medical history was obtained via chart review. The association between patient, caregiving, and caregiver factors and CQOLC was determined using multivariate linear regression. RESULTS: Most patients (73%) had metastatic/advanced disease, and 71% received treatment for their cancer within 30 days of hospitalization. Median Karnofsky Performance Status (KPS) was 60%, and 89% required help with instrumental activities of daily living, as reported by caregivers. Median caregiver age was 65 years (range = 29-84 years). The majority (60%) had no major comorbidities and rated their health as excellent/good (79%), though 22% reported worsening health due to caregiving. Caregivers had a median Mental Health Inventory-18 score of 70 (range = 0-97), a median Medical Outcomes Study (MOS)-social activity score of 56 (range = 0-87.5), and a median MOS-Social Support Survey score of 68 (range = 0-100). Caregivers provided a median of 35 hours of care per week (range = 0-168 hours of care per week). Mean CQOLC was 84.6 ± 23.5. Lower caregiver QOL was associated with poorer caregiver mental health, less social support, and poorer patient KPS (P < .05). CONCLUSION: Caregivers of hospitalized older adults with cancer are older but generally in good health. Those with poorer mental health, less social support, and caring for patients with poorer performance status are more likely to experience lower QOL. J Am Geriatr Soc 67:978-986, 2019.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 GPT0,284
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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