From diagnosis to end of life: Evolving training and support needs of caregivers of seniors living with Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background No one is prepared for a diagnosis of Alzheimer’s disease, either the person diagnosed or the caregiver. In order to cope with the disease and support their loved ones, caregivers express numerous needs for training and support. But what are these needs at each stage of the disease? Method As part of an action‐research project, 8 focus groups and 28 individual interviews held on the Zoom platform were used to collect the training and support needs of caregivers of seniors living with Alzheimer’s disease in the province of Quebec, Canada. A content analysis inspired by the approach proposed by Miles and Huberman was conducted. Result A total of 52 caregivers, aged between 33 and 85 years old (mean = 61,88; SD = 12,42), identified training and support needs: a) surrounding the diagnosis; b) during the assistance of the loved one at home, with and without cohabitation; c) during accommodation in a long‐term care facility and; d) following the death of the person being cared for. Conclusion Caregivers have training and support needs that evolve according to the trajectory of their loved one’s Alzheimer’s disease. Interventions tailored and personalized to their pathway are necessary to support them in this long trajectory of caregiving.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».