Abstract 12639: Perceived Social Support in Heart Failure Caregiving: A Convergent Mixed-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Caregivers play an instrumental role in ensuring adequate self-care for their relatives with heart failure (HF). Nevertheless, caregivers can be subject to negative outcomes and sacrifice of personal needs due to their challenging caregiving role, which increases the demand for social support. Previous studies did not provide a comprehensive understanding of perceived social support and its associated factors among caregivers of individuals with HF. Methods: A convergent mixed-methods approach was used. In total, 158 patients with heart failure and their informal caregivers completed validated scales to measure their perceived social support, mutuality, anxiety, depression, and quality of life (physical and mental dimensions). Semi-structured interviews were conducted with 50 caregivers. Multiple linear regression analysis was conducted to identify the predictors of perceived social support, and content analysis was performed on qualitative data. The results were merged using joint displays. Results: Caregivers had a mean age of 57 (14.4 SD) and gave their care to the patients for an average hours per week of 30.38 (28.28 SD). Patients with HF had a mean age of 73.74 (13.46 SD) mostly (48.7 %) in NYHA class II. Quantitative results showed that caregivers perceived better social support when they had a better mental quality of life and higher levels of mutuality. Likewise, when patients’ levels of mutuality were lower, caregivers felt less socially supported. Qualitative findings support that perceived social support was influenced by the caregiver’s mutuality, the patient’s involvement in self-care and the caregiver’ emotional state. Integration of quantitative and qualitative data confirmed that caregivers’ mutuality and emotional state influenced caregivers’ social support. Conclusions: Mental health status can affect caregivers’ ability to perceive social support. There is a need to develop and evaluate individual and community-based strategies to promote caregivers’ mental health for increasing their perceived sense of social support and community belonging. More dyadic strategies should be developed to improve caregiver-caregiver mutuality to increase the sense of support in the heart failure caregiving process.
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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 | 0,022 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».