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Enregistrement W4290851640 · doi:10.1186/s12877-022-03294-y

Prevalence and correlates of anxiety and depression in caregivers to assisted living residents during COVID-19: a cross-sectional study

2022· article· en· W4290851640 sur OpenAlexafffundabout
Natasha E. Lane, Matthias Hoben, Joseph Emmanuel Amuah, David B. Hogan, Jennifer Baumbusch, Andrea Gruneir, Stephanie Chamberlain, Lauren E. Griffith, Kimberlyn McGrail, Kyle Corbett, Colleen J. Maxwell

Notice bibliographique

RevueBMC Geriatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMcMaster UniversityUniversity of OttawaImpactUniversity of CalgaryUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFaculty of Nursing, University of AlbertaAlberta InnovatesUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Mots-clésMedicineAnxietyDepression (economics)Cross-sectional studyMental healthSocial supportPoisson regressionPsychiatryStressorComorbidityCaregiver burdenGerontologyLonelinessPandemicClinical psychologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologyDiseaseEnvironmental healthDementiaPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Family and friend caregivers play significant roles in advocating for and ensuring quality health and social care of residents in Assisted Living (AL) homes. However, little is known about how the COVID-19 pandemic and related visitor restrictions affected their health and mental well-being. We examined the prevalence and correlates of anxiety and depressive symptoms among caregivers of AL residents during the initial wave of COVID-19 in two Canadian provinces. METHODS: A cross-sectional web-based survey was conducted among family/friend caregivers of AL residents in Alberta and British Columbia (Oct 28, 2020-Mar 31, 2021) to collect data on their sociodemographic, health and caregiving characteristics, as well as concerns about residents' health and social care before and during the first wave of the pandemic. A clinically significant anxiety disorder and depressive symptoms were assessed with the GAD-7 and CES-D10 instruments, respectively. Separate multivariable (modified) Poisson regression models identified caregiver correlates of each mental health condition. RESULTS: Among the 673 caregivers completing the survey (81% for Alberta residents), most were women (77%), white (90%) and aged ≥ 55 years (81%). Clinically significant anxiety and depression were present in 28.6% and 38.8% of caregivers respectively. Both personal stressors (comorbidity level, income reduction, low social support) and caregiving stressors exacerbated by the pandemic were independently associated with caregiver anxiety and depression. The latter included increased concern about the care recipients' depression (adjusted risk ratio [adjRR] = 1.84, 95% confidence interval [CI] 1.19-2.85 for caregiver anxiety and adjRR = 1.75, 95% CI 1.26-2.44 for caregiver depressive symptoms) and reported intention to withdraw the resident from AL because of COVID-19 (adjRR = 1.24, 95%CI 0.95-1.63 for caregiver anxiety and adjRR = 1.37, 95%CI 1.13-1.67 for caregiver depressive symptoms). CONCLUSIONS: Caregivers of residents in AL homes reported significant personal and caregiving-related stressors during the initial wave of COVID-19 that were independently associated with an increased likelihood of experiencing clinically significant anxiety and depressive symptoms. Healthcare providers and AL staff should be aware of the prevalence and varied correlates of caregivers' mental health during public health crises so that appropriate screening and support may identified and implemented.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,334 · 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'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

Citations29
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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