The Impact of Depression on Quality of Life in Caregivers of Cancer Patients: A Moderated Mediation Model of Spousal Relationship and Caring Burden
Notice bibliographique
Résumé
Family caregivers play an important role in managing and supporting cancer patients. Although depression in family caregivers is known to negatively affect caregiver health, the mechanism by which it affects caregivers is not clear. The purpose of this study was to explore the influence of depression on quality of life (QoL) in family caregivers of patients with cancer. Specifically, this study examined (1) whether caring burden mediates the relationship between depression and QoL, and (2) how this mediating effect varies depending on the caregiver's relationship with the patient. This study performed a secondary analysis on cross-sectional survey data. Ninety-three family caregivers of cancer patients were included in the study. Moderated mediation analyses were conducted using PROCESS macro with the regression bootstrapping method. The moderated mediation models and the indirect effect of caregiver depression on QoL through caring burden were significantly different depending on caregivers' relationships with patients (i.e., spousal or non-spousal). Specifically, the indirect effect of caregiver depression on QoL was greater for the patient's spouse than for other family caregivers. Healthcare providers should focus on identifying caregivers' depression and relationship with the patient and offer tailored support and intervention to mitigate the caring burden and improve the caregivers' QoL.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».