The nurse in assessing the burden of elderly caregivers
Notice bibliographique
Résumé
The present study focuses on assessing the physical and emotional burden experienced by caregivers of elderly individuals. Its objectives were to evaluate caregiver burden using the Zarit Burden Interview (ZBI) and to plan nursing care strategies aimed at supporting elderly caregivers. This is a quantitative, descriptive, and exploratory study conducted in a reference institution for the treatment of elderly patients with some form of dementia, located in the city of Volta Redonda, Brazil. Inclusion criteria comprised informal caregivers, whereas formal caregivers were excluded from the study. Data analysis was performed according to the Evidence-Based Nursing Practice framework. The results showed that 53% of respondents reported never feeling burdened when caring for the elderly, 18% sometimes, 13% always, 11% frequently, and only 5% rarely. During interviews, caregivers expressed how caregiving affected their social lives: in 50% of cases, caregivers reported no social impact; however, when combining the other categories (sometimes, frequently, always), the remaining 50% indicated some level of social restriction, such as refraining from meeting friends, participating in family gatherings, or traveling. Therefore, nursing interventions should be implemented in a humanized manner to make the coexistence with elderly individuals more pleasant and less stressful. It is concluded that nurses can play a significant role in minimizing the physical and emotional burden of caregivers, thereby improving their overall quality of life.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».