Older women’s experiences of companion animal death: impacts on well-being and aging-in-place
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Companion animal death is a common source of grief, although the extent and context of that grief is poorly understood, especially in older adulthood. The aim of this multiple-methods study was to develop a greater understanding of the impact of companion animal death on older women living alone in the community, as older women are a distinct at-risk group, and the supports that should be available to help these individuals with their grief. METHODS: Participants were recruited from across Alberta, a Canadian province, through seniors' organizations, pet rescue groups, and social media groups of interest to older women. After completing a pre-interview online questionnaire to gain demographic information and standardized pet attachment and grief measures data, participants were interviewed through the Zoom ® computer program or over the telephone. An interpretive description methodology framed the interviews, with Braun and Clarke's 6-phase analytic method used for thematic analysis of interview data. RESULTS: In 2020, twelve participants completed the pre-interview questionnaires and nine went on to provide interview data for analysis. All were older adult (age 55+) women, living alone in the community, who had experienced the death of a companion animal in 2019. On the standardized measures, participants scored highly on attachment and loss, but low on guilt and anger. The interview data revealed three themes: catastrophic grief and multiple major losses over the death of their companion animal, immediate steps taken for recovery, and longer-term grief and loss recovery. CONCLUSIONS: The findings highlight the importance of acknowledging and addressing companion animal grief to ensure the ongoing well-being and thus the sustained successful aging-in-place of older adult women in the community.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».