LONELINESS AMONG OLDER FAMILY CAREGIVERS: A STUDY OF CAREGIVING INTENSITY, TYPE AND LOCATION BASED ON THE CLSA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Caring for family members during aging is a risk factor for loneliness among older caregivers (65 years and older). However, loneliness is less understood than other caregiving outcomes (e.g., burden, depression) in caregiving literature. This study aims to examine loneliness among older caregivers using the second wave of data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (2015 to 2018). Based on 6603 older caregivers, linear regression was conducted to examine the relationship between loneliness and caregiving intensity, caregiver type and care location, and ANCOVA was performed to examine the intersection of caregiving intensity and caregiver type, as well as caregiving intensity and care location. A higher level of loneliness is significantly associated with spousal caregivers (vs. non-spousal family caregivers), higher caregiving intensity (vs. lower caregiving intensity), and caregiving to someone living in another household or healthcare institution (vs. in the same household). In addition, spousal caregivers with higher caregiving intensity, and older caregivers to someone in healthcare institutions with higher caregiving intensity are two main risk groups for greater loneliness. The findings contribute to a better understanding of the relationship between loneliness and caregiving situations among older caregivers. Remarkably, more service programs are needed to support older caregiver who support loved ones in healthcare institutions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».