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Enregistrement W3093070321 · doi:10.1111/hsc.13188

Predictors of strain for Canadian caregivers seeking service navigation for their youth with mental health and/or addictions issues

2020· article· en· W3093070321 sur OpenAlexaffabout
Kaiwen Song, Roula Markoulakis, Anthony Levitt

Notice bibliographique

RevueHealth & Social Care in the Community · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthMental health serviceAddictionPsychologyMedicineYoung adultClinical psychologyStrain (injury)PsychiatryGerontologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Caring for youth with mental health and/or addictions (MHA) concerns is associated with caregiver strain, which may lead to negative consequences for youth and their caregivers. These consequences may be mitigated by caregivers and/or youth receiving assistance in navigating the healthcare system. Understanding what factors are associated with caregiver strain may be important in developing and implementing navigation services for such families; nonetheless, limited evidence currently exists regarding the predictors of strain in caregivers seeking navigation support. This study aimed to determine whether (a) the mental health profile of youth and (b) the home and family situation for youth with MHA concerns contribute significantly to strain in caregivers engaged in navigation. Data were collected from 66 adults caring for at least one youth with MHA issues accessing navigation service in Toronto, Ontario, between March and August 2018. Multiple linear regressions were conducted to determine which factors were associated with caregiver strain. The first regression model exploring youth-specific independent variables (adjusted r2 = .478, F6,47 = 9.086, p < .001) demonstrated that lower levels of caregiver-rated youth health (β = −0.577, p = .001) and higher levels of youth mental health symptom severity (β = 0.077, p < .001) significantly predicted higher levels of strain. The second regression model (adjusted r2 = .348, F5,54 = 7.287, p < .001) showed that lower levels of family functioning (β = −0.089, p < .001) significantly predicted higher levels of strain. Higher levels of caregiver strain in caregivers of youth with MHA concerns who are accessing navigation services are associated with lower levels of caregiver-rated youth health, higher levels of youth mental health symptom severity, and lower levels of family functioning. These predictors may be potential targets for providers aiming to reduce caregiver strain, as part of navigation or other healthcare services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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