Attachment insecurities, caregiver burden, and psychological distress among partners of patients with heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Caregiver psychological distress (i.e., depression and anxiety) is harmful to both caregiver and patient. Different affect-regulation strategies associated with attachment orientations may impact a caregiver's perception of their caregiving role as a burden, thereby contributing to their psychological distress. The aim of the present investigation was to examine the links among attachment orientations, caregiver burden, and psychological distress in a cardiac context. Participants (N = 181, Mage = 61.79, SD = 10.49; males = 24.7%) were romantic partners of patients with heart disease (i.e., informal caregivers) who completed validated questionnaires. The majority of caregivers had partners with coronary artery disease (n = 127, 70. 2%). 66.3% of caregivers reported low burden, 87.6% reported low levels of depression and 89.9% reported low levels of anxiety. The mean anxious attachment score was 2.74 (SD = 1.37) and the mean avoidant attachment score was 2.95 (SD = 1.26). Four mediation analyses were run using PROCESS macro for IBM SPSS (version 26). Statistical models showed that the relationships between attachment anxiety and psychological distress were mediated by caregiver burden [abanxiety= 0.15, 95% C.I. (0.04, 0.29); abdepression = 0.15, 95% C.I. (0.05, 0.28)] and that attachment avoidance was not a significant covariate (cvanxiety = -0.02, p>0.05; cvdepression = 0.40, p>0.05). The relationships between attachment avoidance and psychological distress were also mediated by caregiver burden [abanxiety = 0.23, 95% C.I. (0.10, 0.42); abdepression = 0.21, 95% C.I. (0.09, 0.37]with attachment anxiety as a significant covariate (cvanxiety = 1.09, p<0.001; cvdepression = 1.09, p<0.001). Interventions for caregivers reporting attachment insecurity and burden should be explored to potentially lessen caregiver distress as they support their partners with heart disease.
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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) | 0,001 | 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 ».