Promoting the Positive Experience of Caregiving: A Systematic Review of the Positive Aspects of Caregiving Scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While caregivers endure considerable challenges, including potentially deleterious effects on their own well-being, the possibility of positive outcomes for caregivers, such as feeling rewarded and satisfied, has been recognized in scholarly research as well. Caregiving outcomes can be complicated by different aspects of caregiving experiences. Particularly, the Positive Aspect of Caregiving (PAC) scale covers four main positive aspects including caregiving personal gains, motivation for caregiving role, caregiver satisfaction, as well as self-esteem and social aspect of caring. The objective of this study is to summarize the research findings based on the PAC scale and further improve the understanding of the positive experience perceived by caregivers. A systematic literature review was conducted to identify the existing evidences. This systematic review identified empirical research studies written in English focusing on a PAC scale that were published in a peer-reviewed journal between 2004 and 2018. Systematic search was carried out within 10 databases. After careful review of 193 abstracts yielded from the databases, 38 journal articles were identified to have used the PAC scale. Analysis of the selected literature provides four themes that how PAC has been used. The themes are to measure caregiving outcomes, test the effect of caregiver program intervention, complement other caregiving outcome scales, and test the validity in other languages and countries. This systematic review highlights the importance of taking into account of the positive experience of caregiving and further to promote it in a way of buffering the negative outcomes of caregiving.
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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 | 0,013 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».