Positive and negative experiences of caregivers helping power wheelchair users: a mixed-method study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to better understand how the powered wheelchair (PWC) impacts the experiences of family caregivers of PWC users, and explore the strategies and resources used by caregivers to cope with their role. MATERIALS AND METHODS: This mixed-methods study was part of a larger cross-sectional research study conducted in four Canadian cities. Twenty-three family caregivers of PWC users, who provided at least 2 h of support per week, completed the Power Mobility Caregiver Assistive Technology Outcome (PM-CATOM), an 18-item measure assessing PWC-related and overall burden experienced by family caregivers. We also conducted semi-structured interviews and analysed them using inductive content analysis. RESULTS: From the quantitative PM-CATOM results, the caregivers perceived low level of burden for the wheelchair-related items, (Median:4.5; Range 3 to 5). Most perceived burden when physically helping the wheelchair user and when providing verbal hints. In terms of overall help, the caregivers experienced some level of burden (Median 3.5: Range 3 to 5). Most caregivers identified burden associated with the limitation to their recreational and/or leisure activities (52.2%) and feeling that they have more to do than they can handle. We identified 3 themes in the interviews: the burden experiences of caring for PWC users, the positive experiences of caregiving, and the coping strategies and resources used by caregivers of PWC users. CONCLUSION: Our study showed that understanding the experiences of caregivers of AT users is central as they are directly and indirectly impacted by the PWC in their lives and caregiving roles.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».