Towards conceptual convergence: A systematic review of psychological resilience in family caregivers of persons living with chronic neurological conditions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The demand for family caregiving in persons with chronic neurological conditions (CNCs) is increasing. Psychological resilience may empower and protect caregivers in their role. Thus, a synthesis of resilience evidence within this specific population is warranted. AIM: In this systematic review we aimed to: (1) examine the origins and conceptualizations of resilience; (2) summarize current resilience measurement tools; and (3) synthesize correlates, predictors and outcomes of resilience in family caregivers of persons with CNCs. DESIGN: We sourced English articles published up to July 2020 across five databases using search terms involving CNCs, family caregivers and resilience. RESULTS: A total of 50 studies were retained. Nearly half (44%) of the studies used trait-based resilience definitions, while about one third (36%) used process-based definitions. Twelve different resilience scales were used, revealing mostly moderate to high-resilience levels. Findings confirmed that resilience is related to multiple indicators of healthy functioning (e.g., quality of life, social support, positive coping), as it buffers against negative outcomes of burden and distress. Discordance relating to the interaction between resilience and demographic, sociocultural and environmental factors was apparent. CONCLUSIONS: Incongruity remains with respect to how resilience is defined and assessed, despite consistent definitional concepts of healthy adaptation and equilibrium. The array of implications of resilience for well-being confirms the potential for resilience to be leveraged within caregiver health promotion initiatives via policy and practice. PATIENT OR PUBLIC CONTRIBUTION: The findings may inform future recommendations for researchers and practitioners to develop high-quality resilience-building interventions and programmes to better mobilize and support this vulnerable group.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».