The Association of Self-esteem With Caregiving Demands, Coping, Burden, and Health Among Caregivers of Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We investigated how caregiver self-esteem was associated with caregiving demands, coping, burden, and health. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate how caregiver self-esteem is associated with caregiving demands, coping, burden, and health. METHODS: Sixty-one caregivers of breast cancer patients were selected from a study conducted at a cancer clinic in the Southeastern region of the United States. Guided by the revised Stress and Coping Theory, a secondary analysis of cross-sectional data was conducted. We used structural equation modeling to analyze paths between caregiver self-esteem and caregiving demands (ie, hours spent on caregiving), coping, burden, and health. RESULTS: Caregivers who effectively coped with stressful situations through strategies such as positive thinking, seeking social support, and problem solving were more likely to have higher levels of self-esteem; in turn, higher levels of self-esteem decreased caregiver burden and improved caregiver overall health. CONCLUSIONS: This study highlights the importance of self-esteem among caregivers of breast cancer patients. Additional research is needed to provide more insight into the influence of coping strategies on caregiver self-esteem, as well as the role of caregiver self-esteem on caregivers' and patients' well-being. IMPLICATION FOR PRACTICE: Healthcare providers need to consider caregiver self-esteem and other associated caregiver characteristics to identify caregivers at risk of higher perceived levels of burden and poor overall health.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».