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Enregistrement W3216739822 · doi:10.1111/ajag.13011

Factors associated with caregiver distress among home care clients in New Zealand: Evidence based on data from interRAI Home Care assessment

2021· article· en· W3216739822 sur OpenAlexaff
Rebecca Abey‐Nesbit, Shauni Van Doren, SangNam Ahn, Linda Iheme, Nancye M. Peel, Anja Declercq, John P. Hirdes, Heather Allore, Hamish A. Jamieson

Notice bibliographique

RevueAustralasian Journal on Ageing · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistressMedicineLogistic regressionActivities of daily livingCaregiver stressDepression (economics)Caregiver burdenGerontologyCohortScale (ratio)PsychologyClinical psychologyDementiaPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To identify factors associated with caregiver distress among home care clients in New Zealand. METHODS: The cohort consisted of 105,978 community-dwelling people aged 65 years or older requiring home care services in New Zealand who had at least one informal caregiver. Bivariate and multivariable logistic regression analyses were used to identify factors associated with caregiver distress. RESULTS: Variables associated with risk of caregiver distress included Depression Rating Scale score, aggressive behaviour symptoms, primary informal caregiver relationship to patient, Cognitive Performance Scale score, Changes in Health, End-stage disease, and Signs and Symptoms Scale score, informal care time, secondary informal caregiver relationship to care recipient, activities of daily living hierarchy scale score and any hospitalisation. CONCLUSIONS: The study has identified important characteristics that are associated with caregiver stress. These results suggest that caregiver distress can be relieved by promoting protective factors and aiming to reduce risk factors among home care clients in New Zealand.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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