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Enregistrement W4281694639 · doi:10.1177/02692163221089134

Employment and family caregiving in palliative care: An international qualitative study

2022· article· en· W4281694639 sur OpenAlexaboutno aff
Clare Gardiner, Beth Taylor, Hetty Goodwin, Jackie Robinson, Merryn Gott

Notice bibliographique

RevuePalliative Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFamily Support in Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Sheffield
Mots-clésPalliative careAotearoaThematic analysisNursingGovernment (linguistics)End-of-life careMedicineQualitative researchRespite careFamily caregiversFamily lifeFamily medicineSociologySocioeconomicsGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family caregivers provide the majority of palliative care. The impact of family caregiving on employment and finances has received little research attention in the field of palliative care. AIM: The aim of this study was to explore perspectives and experiences of combining paid employment with palliative care family caregiving, and to assess the availability and suitability of employment support across three countries - the United Kingdom (UK), Aotearoa New Zealand and Canada. DESIGN: = 9). Interviews were recorded, transcribed and analysed using the principles of thematic analysis. RESULTS: Four main themes were identified: (1) significant changes to working practices are required to enable end of life family carers to remain in work; (2) the negative consequences of combining caregiving and employment are significant, for both patient and carer; (3) employer support for working end of life caregivers is crucial but variable and; (4) national, federal and government benefits for working end of life family carers are necessary. CONCLUSION: Supporting carers to retain employment whilst providing care has potential benefits for the patient at end of life, the caregiver, and the wider economy and labour market. Employers, policymakers and governments have a role to play in developing and implementing policies to support working carers to remain in employment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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