SOCIAL NETWORK AND CAREGIVING EXPERIENCE AMONG SPOUSE AND ADULT-CHILD DEMENTIA CAREGIVERS: A MEDIATION ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence on differences in social network and their roles in associations between types of family caregivers and caregiving experience is limited. Based on the stress process model (SPM), we aimed to explore the different levels and interactions of social network and caregiving experience among spouses and adult-child caregivers. A questionnaire-based survey was conducted on a total of 146 dementia family caregivers (78 adult-child, and 68 spouses) in China. Data collection comprised four sections: (a) care-related stressors, (b) caregivers’ context, (c) social network using Lubben social network scale, and caregiving experience using short-form Zarit burden interview, and nine-item positive aspects of caregiving (PAC) scale. Linear regression, mediation model analysis, and interactive analysis were performed to explore associations between variables. Spouses experienced lower social network (β= -0.294, P=0.008) and higher PAC (β= 0.234, P=0.003) than adult-child caregivers, whereas no significant difference was found in caregiver burden between two groups. Mediation analysis suggested that associations between caregiver type and caregiver burden were indirect-only mediation effects by social network(β=0.140, 95%CI=0.066 to 0.228). The mediation effect of social network on caregiver type and PAC was the suppressing effect, and the interaction effect was significant (P for interaction =0.025). A higher social network was associated with higher positive aspects of caregiving among the spouse subgroup (β= 0.341, P=0.003). Social networks mediate responses to caregiving experiences among different care provider types and are vital intervention targets, especially for spousal caregivers. Our results can serve as references for identifying caregivers for clinical intervention.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».