Unpaid Caregiver Costs in Canada: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
As utilization of home care increases across Canada, questions are emerging concerning the extent to which home care expenses, many of which are not publicly covered, are borne by unpaid caregivers of home care recipients. In this systematic review, we review English-language literature published between 2001 and 2022 exploring the magnitude and sources of home care costs incurred by unpaid caregivers in Canada. Of particular interest were empirical, cost-of-illness studies that describe the implications of these costs across domains of financial risk, including caregivers’ income level, employment status, and personal health. Following the screening of 492 studies derived across 6 databases (OVID Medline, CINAHL, PsycINFO, AMED, EconLit, and EMBASE), 24 studies were included in this review. Overall, few studies describe how home care expenses incurred by unpaid caregivers contribute to their financial risk. While some studies characterize the direct costs of caregiving incurred by caregivers, including out-of-pocket expenditure on transportation to medical appointments, respite care, home renovations, supplemental housekeeping, and prescription medications, limited studies attempt to estimate the magnitude of these expenses. Concerning financial risk, the literature is chiefly concerned with indirect costs of caregiving, including consequences on caregivers’ employment (foregone wages). Findings from this literature review suggest further work is needed in Canadian context to document costs associated with unpaid home care provision.
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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 | 0,006 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».