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Enregistrement W3032948830 · doi:10.1177/0272989x20925368

Decision Regret among Informal Caregivers Making Housing Decisions for Older Adults with Cognitive Impairment: A Cross-sectional Analysis

2020· article· en· W3032948830 sur OpenAlexaff
Hélène Elidor, Ali Ben Charif, Codjo Djignefa Djade, Rhéda Adekpedjou, France Légaré

Notice bibliographique

RevueMedical Decision Making · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegretPsychologyPreferenceGerontologyCognitionCross-sectional studyMultilevel modelMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Informal caregivers are regularly faced with difficult housing decisions for older adults with cognitive impairment. They often regret the decision they made. We aimed to identify factors associated with decision regret among informal caregivers engaging in housing decisions for cognitively impaired older adults. Methods. We performed a secondary analysis of cross-sectional data collected from a cluster-randomized trial. Eligible participants were informal caregivers involved in making housing decisions for cognitively impaired older adults. Decision regret was assessed after caregivers’ enrollment in the study using the Decision Regret Scale (DRS), scored from 0 to 100. We used a conceptual framework of potential predictors of regret to identify independent variables. We performed multilevel analyses using a mixed linear model by estimating fixed effects (β) and 95% confidence intervals (CIs). Results. The mean (SD) DRS score of 296 informal caregivers (mean [SD] age, 62 [12] years) was 12.4 (18.4). Factors associated with less decision regret were having a college degree compared to primary education (β [95% CI]: –11.14 [–18.36, –3.92]), being married compared to being single (–5.60 [–10.05, –1.15]), informal caregivers’ perception that a joint process occurred (–0.14 [–0.25, –0.02]), and older adults’ not having a specific housing preference compared to preferring to stay at home (–4.13 [–7.40, –0.86]). Factors associated with more decision regret were being retired compared to being a homemaker (7.74 [1.32, 14.16]), higher burden of care (0.14 [0.05, 0.22]), and higher decisional conflict (0.51 [0.34, 0.67]). Limitations. Our analysis may not illustrate all predictors of decision regret among informal caregivers. Conclusions. Our findings will allow risk-mitigation strategies for informal caregivers at risk of experiencing regret.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,368 · 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.

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

Citations18
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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