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Enregistrement W4210526505 · doi:10.21203/rs.3.rs-66075/v2

"I can't live like that": The experience of caregiver stress of caring for a relative with substance use disorder

2021· preprint· en· W4210526505 sur OpenAlexaff
Geoffrey Maina, Marcella Ogenchuk, Taryn Phaneuf, Abukari Kwame

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Treatment and Access
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstance useCaregiver stressPsychologyStress (linguistics)Clinical psychologyPsychiatryMedicineDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The impact of addiction extends beyond the individual using a substance. Caring for an individual with addiction creates persistent stressful circumstances that cause worry, anger, depression, shame, guilt, anxiety, and behavioral problems within the family unit.The aim of the study: The paper aims to explore the experiences of caring for a relative with a substance use disorder (SUD) and self-care strategies caregivers employ.Methods: The study adopted an exploratory qualitative design. To be included in the study, participants were required to have a relative with a (SUD) disorder and not be actively using the substance themselves. Individual interviews were conducted to gather their experiences, meanings, and how they made sense of caring for a relative with a SUD.Results: 21 Participants were involved in the study, of which 17 were women, and four were men of which there had a sister, four had a brother, eight had a parent, six had a dependent, and one participant had a grandparent with a SUD. Four themes, whose overarching focus is the pains of living and caring for a family with a SUD, caused the participants and how the participants mitigated these experiences.Conclusion: The stress associated with caring for individuals with a SUD impacts the caregiver's physical and mental health. Specific care modalities targeting caregivers need to be developed to address the health impact and to support self-care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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