Caregiver strain among non-Hispanic Black and Hispanic male caregivers with self-reported chronic health conditions
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Caregiver strain often stems from unmet needs and is a risk factor for poor physical and psychological health. This study aims to identify factors associated with caregiver strain among middle-aged and older non-Hispanic Black and Hispanic male caregivers living with one or more chronic conditions.Design: Data were analyzed from 418 male caregivers collected through Qualtrics Online Panels using an internet-delivered survey instrument (55.7% non-Hispanic Black, 44.3% Hispanic). Three ordinal regression models were fitted to assess factors associated with Caregiver Strain Scale tertiles: one for all men, one for non-Hispanic Black men only; and one for Hispanic men only.Results: Similarities and differences were observed between the two groups in terms of factors associated with higher caregiver strain (i.e. lower disease self-management efficacy scores, providing ≥20 h of care per week). Uniquely for Non-Hispanic Black male caregivers, higher caregiver strain was associated with living with more children under the age of 18 (β = 0.35, P = 0.011) and feeling more socially disconnected (β = 0.41, P = 0.008). Uniquely for Hispanic male caregivers, higher caregiver strain levels were associated with experiencing lower pain levels (β = −0.14, P = 0.040) and higher fatigue levels (β = 0.23, P < 0.001).Conclusion: Findings from this study suggest that non-Hispanic Black and Hispanic men with chronic conditions have differing caregiving experiences. While bolstering social connectedness and caregiver support services may offset caregiver strain, tailored mental health and disease management programming are needed to meet the specific needs of non-Hispanic Black and Hispanic male caregivers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».