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Enregistrement W4297340746 · doi:10.1159/000526251

Examination of the Healthy Caregiver Effect among Older Adults: Findings from the Canadian Longitudinal Study on Aging

2022· article· en· W4297340746 sur OpenAlexafffundabout
Lun Li, Andrew Wister, Barbara Mitchell

Notice bibliographique

RevueGerontology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensMacEwan UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGerontologyHealthy agingMedicineLongitudinal studyHealth and Retirement StudyHealthy ageingAgeingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The Healthy Caregiver Hypothesis (HCH) suggests that caregiving is associated with beneficial health impacts for family caregivers. However, mixed results have been reported, particularly when different levels of caregiving intensity were examined. This study analyzes the relationship between caregiving intensity and three health indicators (functional health, chronic illness, and self-rated general health) among Canadian older adults over 3 years. METHODS: We drew upon a subsample of 11,344 participants aged 65 years and older from the Baseline and Follow-up 1 data of the Canadian Longitudinal Study on Aging and used linear mixed models to test the hypothesis based on different levels of caregiving intensity. RESULTS: Older adults who provided low-intensity care recently or continuously reported better functional health and self-rated health than noncaregivers. In contrast, older adults with low-intensity caregiving responsibility reported more chronic conditions over time compared to noncaregivers, but this association was not found for high-intensity caregivers. DISCUSSION/CONCLUSION: This study elucidates the HCH by incorporating caregiving intensity to understand patterns of better functional health and perceived health but more chronic conditions. The findings yielded from different health indicators suggest the impact of caregiving on health may be domain specific.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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