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Enregistrement W4387973559 · doi:10.1017/s0144686x23000673

A narrative inquiry into how oldest-old care-givers of people with dementia manage age-related care-giving challenges

2023· article· en· W4387973559 sur OpenAlexafffund
Ifah Arbel, Jill I. Cameron, Barry Trentham, Deirdre Dawson

Notice bibliographique

RevueAgeing and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensBaycrest HospitalToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoKingston University
Mots-clésDementiaPsychologyNarrativeDistressNursingGerontologyMedicineClinical psychologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oldest-old (age 80+) spousal care-givers of people with dementia experience unique challenges and concerns that they attribute to age and/or ageing, including difficulties providing care because of physical, cognitive or sensory decline; having fewer friends who can provide practical support; and having less energy for non-care-giving activities (e.g. leisure activities, self-care). Previous research on how older care-givers manage is not specific to oldest-old care-givers and may underrepresent their unique experiences managing age and ageing-related challenges. A limited understanding can compromise our ability to tailor services to ageing care-givers. The purpose of this research was to illuminate how oldest-old spousal care-givers of people with dementia manage ageing-related care-giving challenges and the barriers and facilitators to strategy use. The selective optimisation with compensation theory and the transactional theory of stress and coping informed our conceptualisation of management strategies. We used a narrative gerontology approach, with two or three semi-structured interviews with 11 care-givers aged 80–89 (25 interviews in total). Narrative data were analysed thematically. We identified four main themes that encompassed the strategies shared by care-givers: adjusting goals to lessen care-giving demands and to mitigate stress, using alternative means to reach goals and to mitigate stress, enhancing capacities to care and mitigate stress through engagement in non-care-giving activities, and choosing positive attitudes and perspectives to lessen emotional distress. We identified a myriad of facilitators and barriers to strategy utilisation in each theme. The study provides unique insight into care-givers' management strategies, especially in relation to relocation of self and spouse and participation in non-care-giving activities, as well as insight into age-related facilitators and barriers. This research can ultimately help inform the tailoring of age-sensitive health and social care services to meet the needs of this group of care-givers as they age.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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