Employment and family caregiving in palliative care: An international qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».