The effectiveness of psychoeducational interventions on caregiver‐oriented outcomes in caregivers of adult cancer patients: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cancer caregiving can result in increased psychosocial distress and poor health-related quality of life (QOL). Psychoeducation has been shown to be effective in enhancing caregiving-oriented outcomes. A systematic assessment of the overall effect of psychoeducational intervention (PEI) and identification of individual intervention characteristics that may contribute to the effectiveness of PEI is needed. METHODS: For this meta-analysis, relevant articles were identified through electronic databases using key search terms and their medical subject heading such as "family caregiver," "cancer," and "psychoeducational intervention." RESULTS: Twenty-eight controlled trials with 3876 participants were included. PEIs had beneficial effect on depression (Standardized Mean Difference [SMD] -0.26; 95% CI = -0.50 to -0.01, p < 0.04), anxiety (SMD -0.41; 95% CI = -0.82 to 0.01, p < 0.05), caregiver burden (SMD -0.84; 95% CI = -1.22 to -0.46, p < 0.0001) and QOL (SMD 0.59, 95% CI 0.24-0.93; p < 0.0009) at the immediate post-intervention period. At longer-term follow-up, the effectiveness of PEI was maintained on QOL (SMD 0.39, 95% CI = -0.00 to -0.77, p < 0.05), and anxiety (SMD -0.57; 95% CI = -1.09 to -0.06, p < 0.03). Moderation analysis showed that intervention characteristics such as studies conducted in high-income countries, group intervention and studies that focused on specific and mixed cancers explain some of the high variations observed among the included studies. CONCLUSIONS: PEI may benefit caregivers of cancer patients through the significant effects on caregiver burden, QOL, anxiety, and depression. The findings from the moderation analysis may be important for the design of future 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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».