Evaluating the Positive Experience of Caregiving: A Systematic Review of the Positive Aspects of Caregiving Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: As attention to positive caregiving experience increases, there is growing evidence concerning how the identification of the positive aspects of caregiving can be beneficial in supporting caregivers. The purpose of the current study is to review the literature where the Positive Aspects of Caregiving Scale (PACS) was used, identify the ways studies have used the PACS, and summarize the relationship between PACS and the contextual factors as well as outcomes of caregiving. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A systematic literature review was conducted. Electronic databases were searched, and empirical research studies written in English that were published in a peer-reviewed journal after 2004 were identified. After a careful review of the 194 abstracts yielded from the databases and the reference lists of the associated articles, 52 eligible studies were identified, and relevant findings were extracted. RESULTS: Some commonality in terms of how studies have used the PACS emerged. The literature reviewed was further grouped into 3 categories depending on whether the study tested the PACS as a valid and reliable measurement, examined the PACS as outcomes of caregiving, or as a predictor of certain outcomes. DISCUSSION AND IMPLICATIONS: This review suggests that PACS is utilized for multiple purposes and yields considerable evidence supporting the importance of understanding the positive experience of caregiving. However, there is limited adaptation of the PACS in a large survey, and studies were heavily focused in the United States with little evidence from other countries. Further studies to address these limitations will be needed.
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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 | 0,025 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».