Levels of Depression and Anxiety Among Informal Caregivers During the COVID-19 Pandemic: A Study Based on the Canadian Longitudinal Study on Aging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Studies on informal caregiving during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic have mainly focused on subgroups of caregivers using cross-sectional or convenience samples, limiting the generalizability of findings. Conversely, this longitudinal study examines the effects of the pandemic and caregiving factors on depressive symptoms and anxiety over 9 months among informal caregivers in Canada. METHODS: This study uses data from the Baseline (2011-2015), Follow-up 1 (2015-2018), and COVID-19 Study Baseline survey (April to May 2020) and Exit surveys (September to December 2020) of the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). A total of 14,118 CLSA participants who were caregivers at Follow-up 1 and participated in the COVID-19 studies were selected. Linear mixed models were used to examine the effect of sex of caregiver, changes in caregiving (increase in caregiving hours and inability to care), and location of care (same household, another household, and health care institution) on depressive symptoms and anxiety from COVID-19 studies Baseline to Exit surveys (about 6-7 months apart). RESULTS: Informal caregivers reported more frequent depressive symptoms from the COVID-19 Baseline to Exit surveys, but not anxiety. Female caregivers reported greater depressive symptoms and anxiety, and male caregivers exhibited a greater increase in depressive symptoms and anxiety over time. More caregiving hours and inability to provide care were significantly positively associated with depressive symptoms and anxiety. Also, in-home caregivers reported more depressive symptoms and anxiety than those who cared for someone in health care institution, and more anxiety than those who cared for some in another household. DISCUSSION: The findings shed light on the change in mental health among informal caregivers during the outset of the pandemic. The demonstrated associations between studied variables and mental health among informal caregivers provide empirical evidence for intervention programs aiming to support caregivers, particularly those who are female, and providing intensive care at home.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».