An exploratory study of caregiver burden amongst urban upper class adults in India during COVID‐19
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The COVID pandemic has impacted caregivers of older adults globally and families have been wary of approaching hospitals due to increased risk of exposure. We explored reasons for help seeking and caregiver burden amongst a sample of consecutive urban upper class adults who approached a non‐hospital based organization providing elderly support in Delhi, India. Methods A detailed assessment was carried out by trained care specialists using a clinical interview, Hindi Mental Status examination, evaluation of independence in activities of daily living and caregiver burden using the Zarit Burden Interview (ZBI). The assessment was conducted online or in person depending on comfort of the family. Descriptive analysis was carried out to understand the caregiver profile and reasons for seeking help. Results Of the 39 adults assessed, majority had a primary diagnosis of dementia (80%). 10% had other psychiatric illness and 10% other neurological illness. 87% families preferred an in person assessment, stating that an online assessment would not be possible with their family member. Primary caregivers were mostly female (80%) and older adults (46%). The main reason for seeking help was inability to manage challenging behaviors at home (97%), followed by concerns about increased cognitive impairments during COIVD (80%), mood related disturbances (41%) and difficulties with activities of daily living (41%). Assessment using ZBI revealed 82% primary caregivers experienced mild to moderate caregiver burden, however, they felt that they were doing their duty and none spontaneously reported a need to seek any form of support for themselves. Conclusion Currently India does not have a public health system that supports dementia care and public awareness about management is limited. Our findings highlight that caregivers experience significant stress particularly managing challenging behaviors. Most caregivers are female older adults in whom caregiver burden may be more due to factors like role‐strain and limited independence. In absence of a supportive public health system, our findings also highlight the important role that non‐hospital based organizations play in bridging a gap for dementia care delivery, particularly during these COIVD times.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».