Caregiver strain among non-Hispanic Black and Hispanic male caregivers with self-reported chronic health conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle