CARE TRAJECTORIES AND WELLBEING OUTCOMES OF OLDER CARERS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The UN Decade of Healthy Ageing states that family carers should not be held responsible for care. Yet families continue to provide the majority of care to members with long term health problems and disabilities. Their contributions to the economy remain unrecognized; their costs noted but relegated to private family matters. The purpose of this presentation is to determine wellbeing outcomes of older Canadians with diverse life course trajectories of care. Data are from the 2018 Statistics Canada nationally representative survey on caregiving. Sample for this study is ≈3000 people 65+ with one or more care episodes across their life course. Based on earlier conceptual and empirical work, we recreated 5 care trajectories. Wellbeing was measured based on material, relational and subjective domains. We conducted multivariate analyses (OLS, logistic and ordered logistic regressions) appropriate to the nature of the dependent variable) to assess whether care trajectory type predicted later life wellbeing. Results show significant differences in wellbeing among trajectory types. Serial carers had longest years of care and most care episodes. They experienced the most negative wellbeing outcomes compared to carers with other trajectory types in material wellbeing (poorer physical and mental health, lower employment income), and subjective wellbeing (higher stress). There were no significant differences across care trajectory types in relational wellbeing (loneliness). We discuss the place of public policy in addressing patterns of cumulative disadvantage in life courses of family care; and call for the development of indicators of wellbeing domains that best reflect these outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».