IDENTIFYING THE PATTERNS OF CAREGIVING DEMANDS: A LATENT CLASS ANALYSIS APPROACH
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Caregiving demands comprise the care tasks being performed or assistance being provided. Previous studies have assessed the care demands as intensity and types of care provided using various measures such as the number of care tasks provided, the hours of care provided, the number of ADL/IADL they assisted with, and the number of people assisted. However, most caregiving literature has treated caregiving demands as one-dimensional rather than considering the multi-dimensional attributes of care demands. This study examines distinct patterns of caregiving demands, each formed by varied combinations of the hours spent providing care a week, how often care was provided, the location care provided, and whether care was provided as a primary caregiver. Based on the 2022 Caregiving, Aging, and Financial Experiences (CAFE) Study data, the latent class and regression analysis were conducted on a nationally representative sample of Canadian informal caregivers. We identified four distinct patterns of caregiving demands: excessive, moderate, manageable, and minor. Excessive and moderate patterns share the characteristic of providing in-home care as primary caregivers, but the excessive group has higher burden levels than the moderate pattern. Manageable and minor patterns show low levels of burden as secondary caregivers, but the minor group does not provide in-home care. These patterns differ in caregivers’ sociodemographic characteristics (caregiver age, gender, minority, education, living with a partner, working status, and relationship to a recipient). The findings provide the basis for further understanding how the multi-dimensional layers of care demand conjointly shape the patterns of caregiving demands.
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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 | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».