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Enregistrement W4220942351 · doi:10.1177/10499091221080450

Caregiver Distress in Home Palliative Care

2022· article· en· W4220942351 sur OpenAlexaboutno aff
Sebastiano Mercadante, Tania Piccione, Francesca Spinnato, Maria Concetta Scordi, Concetta Perricone, Ughetta Pumilia, Alessandra Casuccio

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Hospice and Palliative Medicine® · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePalliative careCaregiver burdenDistressPsychological interventionFamily caregiversPsychiatryFamily medicineGerontologyClinical psychologyNursingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: This study aims to determine the symptom burden of caregivers who were following their loved ones at home and factors associated with this burden. Methods: From a consecutive number of patients followed at home by a specialistic palliative care team, a sample of 46 couples of patients-caregivers was screened. Epidemiological data of both patients and caregivers were collected, also including some variables, such as the level of religiousness, education, economic conditions, and financial distress. The Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) was measured in both patients and caregivers. Caregivers were asked to provide a comment in a semi-structured interview, about “what do you think of your loved one’s suffering?” They were also invited to release any further comment. Results: Caregivers’ symptom burden was relevant. Sleep disturbances were even more relevant in caregivers. Caregivers with a lower level of education and financial distress experienced more global symptom burden. Caregivers manifested a deep sense of injustice and gripes regarding previous hospitalizations. Conclusion: There is an association between patient-reported severity of symptoms and caregiver symptoms. These data suggest delivering support to those caregivers who express higher levels of symptoms. There is a need for further research to explore the possible interventions to mitigate caregivers’ symptom burden.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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