Care burden, loneliness, and social isolation in caregivers of people with physical and brain health conditions in English‐speaking regions: Before and during the COVID‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Public health restrictions due to the COVID-19 (SARS CoV-2) pandemic have disproportionately affected informal caregivers of people living with long term health conditions. We aimed to explore levels of care burden, loneliness, and social isolation among caregivers of people with enduring physical and brain health conditions in English-speaking regions worldwide, by investigating outcomes before and during the COVID-19 pandemic. METHODS: A cross-sectional anonymous online survey data from 2287 English-speaking caregivers of people with long term health conditions from four English-speaking regions (UK, Ireland, USA, New Zealand) included measures of care burden, loneliness, and social isolation, reported before and during the COVID-19 pandemic. Analyses were descriptive, followed by an ordinal regression model for predictors of burden. RESULTS: Compared to pre-pandemic levels, all caregivers experienced a significant increase in burden, loneliness, and isolation. Caregivers of people with both brain health and physical conditions were the most burdened and had the highest levels of loneliness and isolation compared to caregivers of people with either a brain health or physical condition only. The increase in care burden among caregivers of people with brain health challenges was associated with caregiver's gender, moderate and severe emotional loneliness, magnitude and frequency of isolation during the pandemic, and care circumstances (cohabitation with the care recipient, restrictions on the ability to provide care). CONCLUSIONS: Health and social care interventions should target caregivers' care circumstances and psychological outcomes, particularly in women, accounting for the significant additional burden of care, loneliness, and isolation resulting from pandemic-related restrictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».