Coping Behaviors and Health Status during the COVID-19 Pandemic among Caregivers of Assisted Living Residents in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine the prevalence of coping behaviors during the first 2 waves of the COVID-19 pandemic among caregivers of assisted living residents and variation in these behaviors by caregiver gender and mental health. DESIGN: Cross-sectional and longitudinal survey. SETTING AND PARTICIPANTS: Family/friend caregivers of assisted living residents in Alberta and British Columbia. METHODS: A web-based survey, conducted twice (October 28, 2020 to March 31, 2021 and July 12, 2021 to September 7, 2021) on the same cohort obtained data on caregiver sociodemographic characteristics, anxiety and depressive symptoms, and coping behaviors [seeking counselling, starting a psychotropic drug (sedative, anxiolytic, antidepressant), starting or increasing alcohol, tobacco and/or cannabis consumption] during pandemic waves 1 and 2. Descriptive analyses and multivariable (modified) Poisson regression models identified caregiver correlates of each coping behavior. RESULTS: Among the 673 caregivers surveyed at baseline, most were women (77%), White (90%) and age ≥55 years (81%). Alcohol (16.5%) and psychotropic drug (13.3%) use were the most prevalent coping behaviors reported during the initial wave, followed by smoking and/or cannabis use (8.0%), and counseling (7.4%). Among the longitudinal sample (n = 386), only alcohol use showed a significantly lower prevalence during the second wave (11.7% vs 15.1%, P = .02). During both waves, coping behaviors did not vary significantly by gender, however, psychotropic drug and substance use were significantly more prevalent among caregivers with baseline anxiety and depressive symptoms, including in models adjusted for confounders [eg, anxiety: adjusted risk ratio = 3.87 (95% CI 2.50-6.00] for psychotropic use, 1.87 (1.28-2.73) for alcohol use, 2.21 (1.26-3.88) for smoking/cannabis use). CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Assisted living caregivers experiencing anxiety or depressive symptoms during the pandemic were more likely to engage in drug and substance use, potentially maladaptive responses. Public health and assisted living home initiatives that identify caregiver mental health needs and provide targeted support during crises are required to mitigate declines in their health.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».