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Enregistrement W3009205317 · doi:10.1186/s12877-020-1455-x

The care capacity goals of family carers and the role of technology in achieving them

2020· article· en· W3009205317 sur OpenAlexafffundabout
Myles Leslie, Robin Patricia Gray, Jacquie Eales, Janet Fast, Andrew Magnaye, Akram Khayatzadeh‐Mahani

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversity of AlbertaAlzheimer SocietyAGE-WELL
Mots-clésSnowball samplingSafeguardingThematic analysisQualitative researchFocus groupCognitive reframingMedicineNursingCare workQualitative propertyMentorshipPsychologyWork (physics)Medical educationSocial psychologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: As global populations age, governments have come to rely heavily on family carers (FCs) to care for older adults and reduce the demands made of formal health and social care systems. Under increasing pressure, sustainability of FC's unpaid care work has become a pressing issue. Using qualitative data, this paper explores FCs' care-related work goals, and describes how those goals do, or do not, link to technology. METHODS: We employed a sequential mixed-method approach using focus groups followed by an online survey about FCs' goals. We held 10 focus groups and recruited 25 FCs through a mix of convenience and snowball sampling strategies. Carer organizations helped us recruit 599 FCs from across Canada to complete an online survey. Participants' responses to an open-ended question in the survey were included in our qualitative analysis. An inductive approach was employed using qualitative thematic content analysis methods to examine and interpret the resulting data. We used NVIVO 12 software for data analysis. RESULTS: We identified two care quality improvement goals of FCs providing care to older adults: enhancing and safeguarding their caregiving capacity. To enhance their capacity to care, FCs sought: 1) foreknowledge about their care recipients' changing condition, and 2) improved navigation of existing support systems. To safeguard their own wellbeing, and so to preserve their capacity to care, FCs sought to develop coping strategies as well as opportunities for mentorship and socialization. CONCLUSIONS: We conclude that a paradigm shift is needed to reframe caregiving from a current deficit frame focused on failures and limitations (burden of care) towards a more empowering frame (sustainability and resiliency). The fact that FCs are seeking strategies to enhance and safeguard their capacities to provide care means they are approaching their unpaid care work from the perspective of resilience. Their goals and technology suggestions imply a shift from understanding care as a source of 'burden' towards a more 'resilient' and 'sustainable' model of caregiving. Our case study findings show that technology can assist in fostering this resiliency but that it may well be limited to the role of an intermediary that connects FCs to information, supports and peers.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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