Perception and Challenges of Time Management for Caregivers of People with Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Informal caregivers contribute substantially to the self-care of people with heart failure (HF) by helping with concrete and interpersonal tasks. Time perception and management are essential issues among caregivers. However, investigators have not explored this topic in caregivers of people with HF. OBJECTIVES: The aim of this study was to describe the perceptions and challenges of the time management experience among caregivers who support the self-care efforts of their relatives with HF. METHODS: Adult informal caregivers of patients with HF, taking care of the patient for at least 3 months and without cognitive limitations, were recruited from Spain, Italy, and the Netherlands. Data were collected using semistructured interviews. Maryring's qualitative content analysis strategy with both a deductive and an inductive approach was used for analysis. RESULTS: We enrolled 50 participants (20 Italians, 19 Spanish, and 11 Dutch). Caregivers had a mean (SD) age of 62.8 (12.8) years and were mostly female (84%). They dedicated 31.2 (SD, 21.7) hours per week to providing caring activities for their patients. After extracting 33 codes from their qualitative interview data, we summarized them into 8 categories and identified 4 main themes: (1) time for yourself, (2) house management, (3) time for the patient (dedicated to directing care), and (4) time for own socialization. CONCLUSION: Caregivers navigate the complexity of time management by balancing dedicated time for supporting patients with HF and their own personal time.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».