Dementia caregiver burden and its toll on caregiver health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In 2019, more than 16 million U.S. family members and friends provided 18.6 billion hours of unpaid care to people with cognitive impairment. Mexican Americans (MAs) make up two thirds of the Latinx population and research shows that MA caregivers report more caregiver burden compared to non‐Hispanic Whites (NHW). The purpose of this study is to examine the underlying mechanisms influencing caregiver burden on the physical and mental health of caregivers by ethnicity and familism. Method We recruited adults 65 and older with cognitive impairment (Montreal Cognitive Assessment score>25), and their caregivers living in Nueces County, Texas. Caregiver burden was measured using the Zarit Burden Interview. Familism was measured using a 18‐item scale. Caregiver’s mental and physical health were derived from the 36‐Item Short Form Survey. Covariates included caregiver’s age, sex, ethnicity, education and care recipient’s cognitive function and physical impairment, including the ability to eat, dress or go to the toilet without assistance. We used weighted path analysis to test effects of ethnicity, familism and caregiver burden on caregiver’s mental and physical health. Covariates with p‐values>0.15 were excluded to attain a parsimonious reduced model. Result We included data from 516 caregivers and those they cared for. MA caregivers were younger, female, had less education and scored higher on the familism scale compared to NHW (Table 1). Figure 1 includes results from our reduced weighted path model which presented a good model fit. Increased caregiver burden was associated with worse mental (B = ‐0.53;p<0.001) and physical health (B = ‐0.14;p = 0.003). Familism had indirect positive effects on mental and physical health outcomes mediated by lowering caregiver burden (B = ‐0.15;p = 0.001). Being a MA caregiver was associated with a stronger level of familism (B = 0.49;p<0.001). Findings indicate that MA caregivers have better physical and mental health due to reduced caregiver burden because of stronger family relations. Conclusion Results show that increased caregiver burden is associated with worse caregiver’s mental and physical health. However, among MA, familism can be a protective factor against caregiver burden. Findings can contribute to early identification, intervention and coordination of services to help reduce caregiver burden, particularly in the growing MA informal caregiver population.
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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 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».