Predictors of Caregiver Burden Among Carers of Suicide Attempt Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Background: Family members often provide informal care following a suicide attempt. Carers may be vulnerable to caregiver burden. Yet, little is known about what contributes to this. Aims: To determine the predictors of caregiver burden in those carers who support people who have attempted suicide. Method: An online survey of 435 participants assessed exposure to suicide, caring behaviors, and psychological variables and caregiver burden. Results: A multivariate model explained 52% of variance in caregiver burden. Being female, closeness to the person, impact of suicide attempt, frequency of contact pre-attempt, and psychological distress were positively associated with caregiver burden. Confidence in supporting the person after suicide attempt, perceived adequacy of healthcare the person received and the support the carer received, and suicidal ideation of the carer were negatively associated with caregiver burden. Moderation analysis suggested that carers with high levels of distress reported negative association between suicidal ideation and caregiver burden. Limitations: The cross-sectional online survey design of self-identified carers is a limitation of the study. Conclusion: Carers are highly distressed, and if unsupported report increased suicide ideation. In their caring roles they may have contact with support services, thus attending to their needs may ameliorate caregiver burden and associated negative outcomes.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».