Interviews with family caregivers of older adults: Their experiences of care and the integration of assistive technology in care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consequences related to caregiving are multidimensional. Ways to reduce burden should be investigated, such as the use of assistive technology (AT). AT can decrease family caregiver burden, but there are multiple barriers to their uptake. A mixed-method project was launched to understand the needs of family caregivers and how could technology provide support. This study draws from qualitative data of this project. OBJECTIVE: To understand the experience of care provision and the integration of AT in the care provided by family caregivers. METHODS: Participants had to have provided care to an older adult or be an older adult providing care. Data collection consisted of semi-structured interviews on the caregiving situation and use of AT. A thematic content analysis was conducted. RESULTS: Fifty-nine family caregivers were recruited. Three main themes were identified: ‘Responsibilities of Caregiving’ described that family caregivers assisted in all areas of their care recipient’s life. ‘Caregivers’ Challenges and Rewards’ portrayed the challenges experienced by family caregivers and identified positive caregiving activities. ‘Strategies to Address Responsibilities and Challenges’ illustrated two main strategies to face challenges: sharing caring and using AT. CONCLUSION: The variability in care provision and challenges encountered should be taken into consideration when developing AT.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».