Prevalence and Predictors of Caregiver Burden in a Memory Clinic Population
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although caregiver burden is common among carers of people with dementia, little is known about its prevalence and predictors among caregivers of patients attending memory clinics. Objective: To examine carer and patient-specific characteristics associated with caregiver burden across the cognitive spectrum in a memory clinic population. Methods: Consecutive patients referred to a university hospital geriatric memory clinic were included. Caregiver burden was scored using the Caregiver Burden Score (CBS), (modified Zarit), with scores≥15/30 suggesting burden. BPSD were measured with the dysfunctional behaviour rating instrument (DBRI). Cognition was screened using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Quick Mild Cognitive Impairment (Q mci) screen. Results: In all, 351 patients were included, median age 77 (±11) years; 65.5% were female. The prevalence of caregiver burden was 33.6% overall, increasing from 10.8% in subjective cognitive decline (SCD), to 15% in mild cognitive impairment (MCI) and 43% in dementia; CBS scores were significantly higher in dementia ( p < 0.001). Caregivers with burden were significantly younger ( p = 0.045) and were more likely to be adult children ( p = 0.007). The CBS weakly correlated with the stage of cognitive impairment ( r = 0.16) but had moderate correlation with MoCA ( r = –0.54) and Q mci scores ( r = –0.60). After adjustment for co-variates, DBRI scores alone independently predicted burden (odds ratio 1.23;1.11–1.35, p < 0.001). Conclusion: Caregiver burden is associated with the stage of cognitive impairment, with higher prevalence proportions in those with dementia compared with MCI and SCD. Only the severity of neuropsychiatric symptoms independently predicted caregiver burden in this population and its presence should prompt assessment for burden.
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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 | 0,000 |
| 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 ».