The influence of symptom severity of palliative care patients on their family caregivers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study anlyzed whether family caregivers of patients with advanced cancer suffer impaired sleep quality, increased strain, reduced quality of life or increased care burden due to the presence and heightened intensity of symptoms in the person being cared for. METHOD: A total of 41 patient-caregiver dyads (41 caregivers and 41 patients with advanced cancer) were recruited at six primary care centres in this cross-sectional study. Data were obtained over a seven-month period. Caregiver's quality of sleep (Pittsburgh Sleep Quality Index), caregiver's quality of life (Quality of Life Family Version), caregiver strain (Caregiver Strain Index), patients' symptoms and their intensity (Edmonton Symptom Assessment System), and sociodemographic, clinical and care-related data variables were assessed. The associations were determined using non-parametric Spearman correlation. RESULTS: Total Edmonton Symptom Assessment System was significantly related to overall score of the Pittsburgh Sleep Quality Index (r = 0.365, p = 0.028), the Caregiver Strain Index (r = 0.45, p = 0.005) and total Quality of Life Family Version (r = 0.432, p = 0.009), but not to the duration of daily care (r = -0.152, p = 0.377). CONCLUSIONS: Family caregivers for patients with advanced cancer suffer negative consequences from the presence and intensity of these patients' symptoms. Therefore, optimising the control of symptoms would benefit not only the patients but also their caregivers. Thus, interventions should be designed to improve the outcomes of patient-caregiver dyads in such cases.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».