“Caregiving is like on the job training but nobody has the manual”: Canadian caregivers’ perceptions of their roles within the healthcare system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stepping into the role of an unpaid caregiver to offer help is often considered a natural expectation of family members or friends. In Canada, such contributions are substantial in terms of healthcare provision but this comes at a considerable cost to the caregivers in both health and economic terms. METHODS: In this study, we conducted a secondary analysis of a collection of qualitative interviews with 39 caregivers of people with chronic physical illness to assess how they described their particular roles in caring for a loved one. We used a model of caregiving roles, originally proposed by Twigg in 1989, as a guide for our analysis, which specified three predominant roles for caregivers - as a resource, as a co-worker, and as a co-client. RESULTS: The caregivers in this collection spoke about their roles in ways that aligned well with these roles, but they also described tasks and activities that fit best with a fourth role of 'care-coordinator', which required that they assume an oversight role in coordinating care across institutions, care providers and often advocate for care in line with their expectations. For each of these types of roles, we have highlighted the limitations and challenges they described in their interviews. CONCLUSIONS: We argue that a deeper understanding of the different roles that caregivers assume, as well as their challenges, can contribute to the design and implementation of policies and services that would support their contributions and choices as integral members of the care team. We provide some examples of system-level policies and programs from different jurisdictions developed in recognition of the need to sustain caregivers in their role and respond to such limitations.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».