Assessing the Need for Caregiver Support in Saskatchewan, Canada: Gathering Perspectives and Setting Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Background: An ageing population corresponds with a need for informal caregivers. Caregiving burden is the most compelling problem affecting caregivers of older adults. Previous research efforts have explored predictors of caregiving satisfaction and interventions for caregiving support. Our study aimed to set priorities for the future development of interventions for caregivers in Saskatchewan. Our objective was to engage caregivers in setting priorities for accessible interventions and support. The specific research question we sought to answer was: "What do the experiences of caregivers have to offer in setting priorities for caregiver support?" Methods: We conducted an environmental scan of caregiver intervention programming in Canada. We then held two focus groups with caregivers to older adults, defined as 55 years or older for this study. Twenty-three caregivers attended the first focus group, and 10 caregivers participated in the second. We used a qualitative descriptive approach and data were analyzed using thematic analysis. Results: Caregivers of older adults were eager to share barriers and facilitators of their role. Themes derived from data include: 1) lack of access; 2) conflict with self and others; 3) the burden of caregiving; and 4) declining health and wellness. Conclusion: Caregivers may struggle to find resources to support them in their caregiving role. Findings from this study indicate that there is a need for more interventions to support caregivers. Furthermore, our data highlight what outcomes caregivers in Saskatchewan want from those interventions.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».