The experience of family caregivers of ventilator-assisted individuals who participated in a pilot web-based peer support program: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Family caregivers play an important role supporting the day-to-day needs of ventilator-assisted individuals (VAIs) living at home. Peer-to-peer communication can help support these caregivers and help them sustain caregiving in the community. Online peer-support has been suggested as a way to help meet caregivers' support needs. Methods: A qualitative descriptive approach was used to elicit the perspectives of support received from caregivers who participated in a pilot web-based peer support program from October to December 2018. Data were collected through the transcripts of weekly online peer-to-peer group chats. Data were analyzed using an integration of thematic and framework analysis. Results: In total, eight caregivers and five peer mentors participated in the pilot. All five mentors and four of the caregivers participated in the weekly chats. We identified three themes, a) The experience of caregivers is characterized by unique challenges related to the complexity of VAI care including technology; b) Mentors and caregiver participants reciprocally share support; c) Despite hardships, there are things that make caregiving easier and joyful. Discussion: Our results add to the growing body of evidence pointing to the importance of online communities for supporting vulnerable caregivers. The reciprocal element of peer support, where trained mentors and untrained participants both benefit from support, can help sustain peer-support interventions. Despite the challenges of providing care to a VAI, there are facilitators that may help ease the caregiving experience and caregivers can benefit from ongoing support that is tailored to their needs along the caregiving trajectory.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».