Factors Associated with Quality of Life among Caregivers of People with Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. Often people with spinal cord injury (SCI) require help from their caregivers to carry out activities of daily living. Such assistance may affect caregiver quality of life (QoL). This study investigates the QoL and its associated risk factors among caregivers of people with SCI to find possible ways to increase their QoL. Material and Method. A convenience sample of 135 Iranian caregivers of people with SCI participated in a cross-sectional study from the Brain and Spinal Injury Repair Research Center of Tehran (BASIR), Iran, from June 2018 to October 2019. The World Health Organization’s Quality of Life Questionnaire (WHOQoL-BREF), the Beck Depression Inventory-II (BDI-II), the Caregiver Burden Scale (CBS), and a demographic questionnaire were administered. Hierarchical multiple linear regression analysis was then applied to identify risk factors associated with caregiver QoL. Results. Moderate to highly significant negative correlations were observed between all domains of the WHOQoL scale and subscales of the CBS and the BDI-II. After controlling for demographic and clinical variables, depression, burden, and level of injury were found to predict caregiver QoL significantly. Furthermore, QoL was lower in caregivers of people with quadriplegia than paraplegia ( p < 0.05 ). Conclusions. The level of injury, self-perceived caregiver burden, and depression are associated with QoL for the caregivers of people with SCI. A holistic approach incorporating caregiver training, psychological interventions, and adequate support may enable better QoL for these caregivers.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».