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Enregistrement W3048127256 · doi:10.1177/0164027520948172

Does Caregiving Influence Planning for Future Aging?: A Mixed Methods Study Among Caregivers in Canada

2020· article· en· W3048127256 sur OpenAlexafffundabout
Julie A. Gorenko, Candace Konnert, Calandra Speirs

Notice bibliographique

RevueResearch on Aging · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologySocial supportLong-term careGerontologyFamily caregiversMedicineSocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mixed method design was used to examine how caregiving and transitioning a family member into long-term care (LTC) influence planning. Participants, aged 50+ from the community, completed self-report questionnaires. Quantitative data evaluated differences between three groups (non-caregivers, caregivers, caregivers with experience in assisting with a LTC transition); and predictive effects of caregiving, care expectations and social support to planning. Interviews among a subsample of caregivers examined how experiences of caregiving, including assisting in a transition to LTC, and social support influenced planning. Results indicated that: (1) caregivers with LTC transition experience planned significantly more than non-caregivers, (2) caregiving, care expectations, and social support significantly predicted of planning, and (3) future care expectation was an important mechanism in the relationship between caregiving and planning. These findings underscore the impact of caregiving experiences on expectations of future care needs and preparation for future care needs, and the importance of social support.

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)0,003
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 enseignants0,563
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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