The complexity of caregiving for community-living older adults with multiple chronic conditions: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults with multiple chronic conditions (MCC) rely heavily on caregivers for assistance with care. However, we know little about their psychosocial experiences and their needs for support in managing MCC. The purpose of this study was to explore the experiences of caregivers of older adults living in the community with MCC. METHODS: This qualitative study was a secondary analysis of previously collected data from caregivers in Ontario and Alberta, Canada. Participants included caregivers of older adults (65 years and older) with three or more chronic conditions. Data were collected through in-depth, semi-structured interviews. Interview transcripts were coded and analyzed using Thorne's interpretive description approach. RESULTS: Most of the 47 caregiver participants were female (76.6%), aged 65 years of age or older (61.7%), married (87.2%) and were spouses to the care recipient (68.1%). Caregivers' experiences of caring for community-living older adults with MCC were complex and included: (a) dealing with the demands of caregiving; (b) prioritizing chronic conditions; (c) living with my own health limitations; (d) feeling socially isolated and constrained; (e) remaining committed to caring; and (f) reaping the rewards of caregiving. CONCLUSIONS: Healthcare providers can play key roles in supporting caregivers of older adults with MCC by providing education and support on managing MCC, actively engaging them in goal setting and care planning, and linking them to appropriate community health and social support services. Communities can create environments that support caregivers in areas such as social participation, social inclusion, and community support and health services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».