Negative and positive experiences of caregiving among family caregivers of older blunt trauma patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Family caregivers play a fundamental role in the care of the older blunt trauma patient. We aim to identify risk factors for negative and positive experiences of caregiving among family caregivers. DESIGN: Prospective, nationwide, multi-center cohort study. SETTING AND PARTICIPANTS: 110 family caregivers of Singaporeans aged≥55 admitted for unintentional blunt trauma with an Injury Severity Score (ISS) or New Injury Severity Score (NISS)≥10 were assessed for caregiving-related negative (disturbed schedule and poor health, lack of family support, lack of finances) and positive (esteem) experiences using the modified-Caregiver Reaction Assessment (m-CRA) three months post-injury. METHODS: The association between caregiver and patient factors, and the four m-CRA domains were evaluated via linear regression. RESULTS: Caregivers of retired patients and caregivers of functionally dependent patients (post-injury Barthel score <80) reported a worse experience in terms of disturbed schedule and poor health (β-coefficient 0.42 [95% Confidence Interval 0.10, 0.75], p = .01; 0.77 [0.33, 1.21], p = .001), while male caregivers and caregivers who had more people in the household reported a better experience (-0.39 [-0.73, -0.06], p = .02; -0.16 [-0.25, -0.07], p = .001). Caregivers of male patients, retired patients, and patients living in lower socioeconomic housing were more likely to experience lack of family support (0.28, [0.03, -0.53], p = .03; 0.26, [0.01, 0.52], p = .05; 0.34, [0.05, -0.66], p = .02). In the context of lack of finances, caregivers of male patients and caregivers of functionally dependent patients reported higher financial strain (0.74 [0.31, 1.17], p = .001; 0.84 [0.26, 1.43], p = .01). Finally, caregivers of male patients reported higher caregiver esteem (0.36 [0.15, 0.57], p = .001). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Negative and positive experiences of caregiving among caregivers of older blunt trauma patients are associated with pre-injury disability and certain patient and caregiver demographics. These factors should be considered when planning the post-discharge support of older blunt trauma patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».