Caring ahead: Mixed methods development of a questionnaire to measure caregiver preparedness for end-of-life with dementia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Family caregivers of persons with dementia often feel unprepared for end-of-life and preparedness predicts caregiver outcomes in bereavement. Existing questionnaires assessing preparedness have limitations. A multi-dimensional questionnaire assessing family caregiver preparedness for the end-of-life of persons with dementia is needed to identify caregivers at risk for negative outcomes in bereavement and evaluate the quality of strategies within a palliative approach. AIM: To develop a multi-dimensional questionnaire titled 'Caring Ahead' to assess feelings of preparedness for end-of-life in family caregivers of persons with dementia. DESIGN: A mixed methods, sequential design employed semi-structured interviews, a Delphi-survey and pilot-testing of the questionnaire, June 2018 to July 2019. SETTING/POPULATION: Participants included five current and 16 bereaved family caregivers of persons with symptoms advanced dementia from long-term care homes in Ontario, Canada; and 12 professional experts from clinical and academic settings in Canada, Europe, United States. RESULTS: Interviews generated three core concepts and 114 indicators of preparedness sampling cognitive, affective and behavioural traits in four domains (i.e., medical, psychosocial, spiritual, practical). Indicators were translated and reduced to a pool of 73 potential questionnaire items. 30-items were selected to create the 'Caring Ahead' preparedness questionnaire through a Delphi-survey. Items were revised through a pilot-test with cognitive interviewing. CONCLUSIONS: Family caregivers' feelings of preparedness for end-of-life need to be assessed and the quality of strategies within a palliative approach evaluated. Future psychometric testing of the Caring Ahead questionnaire will evaluate evidence for validity and reliability.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».