Impact of the COVID-19 pandemic on perceived changes in responsibilities for adult caregivers who support children and youth in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background The COVID-19 pandemic has created long-lasting changes in caregiving responsibilities, including but not limited to increased demands, loss of support, worsening mental and physical health, and increased financial worries. There is currently limited evidence regarding factors associated with perceived changes in caregiving responsibilities. Aims This observational study aimed to investigate factors (sociodemographic characteristics of caregivers and mental health and/or addiction concerns of the caregiver and their youth) that predict perceived negative changes in caregiving responsibilities among adult caregivers (aged 18+ years) of children and youth (aged 0–25 years) in Ontario, Canada, during the COVID-19 pandemic. Method Data were collected from 1381 caregivers of children and youth between January and March of 2022 through a representative cross-sectional survey completed online. Logistic regression was conducted to determine predictors contributing to perceived negative changes in caregiving responsibilities. Results Among the sociodemographic characteristics, only ethnicity significantly predicted outcome. Higher caregiver strain (odds ratio [OR] = 10.567, 95% CI = 6.614–16.882, P < 0.001), worsened personal mental health (OR = 1.945, 95% CI = 1.474–2.567, P < 0.001), a greater number of children/youth cared for per caregiver (OR = 1.368, 95% CI = 1.180–1.587, P < 0.001), dissatisfaction with the availability of social supports (OR = 1.768, 95% CI = 1.297–2.409, P < 0.001) and negative changes in mental well-being in at least one child/youth (OR = 2.277, 95% CI = 1.660–3.123, P < 0.001) predicted negative changes in caregiving responsibilities. Conclusion These results support further exploration of the implications of negative perceptions of caregiving responsibilities and what processes might be implemented to improve these perceptions and the outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».