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Enregistrement W4392016111 · doi:10.1186/s41043-024-00509-3

Caregiver burden and health-related quality of life: A study of  informal caregivers of older adults in Ghana

2024· article· en· W4392016111 sur OpenAlexafffund
Williams Agyemang‐Duah, Alhassan Abdullah, Mark W. Rosenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Health Population and Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's University
Mots-clésCaregiver burdenQuality of life (healthcare)GerontologyScale (ratio)MedicineCross-sectional studyPsychologyDiseaseDementiaNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Similar to many developing countries, caregiver burden remains high in Ghana which may affect informal caregivers of older adults' health-related quality of life (HRQoL). However, no study has examined the association between caregiver burden and HRQoL among informal caregivers of older adults in Ghana to date. Understanding this association may well help to inform health and social policy measures to improve HRQoL among informal caregivers of older adults in Ghana. Situated within a conceptual model of HRQoL, the purpose of this study was to examine the relationship between caregiver burden and HRQoL among informal caregivers of older adults in Ghana. METHODS: We obtained cross-sectional data from informal caregiving, health, and healthcare (N = 1853) survey conducted between July and September 2022 among caregivers (≥ 18 years) of older adults (≥ 50 years) in the Ashanti Region of Ghana. The World Health Organization Impact of Caregiving Scale was used to measure caregiver burden. An 8-item short form Health Survey scale developed by the RAND Corporation and the Medical Outcomes Study was used to measure HRQoL. Generalized Linear Models were employed to estimate the association between caregiver burden and HRQoL. Beta values and standard errors were reported with a significance level of 0.05 or less. RESULTS: The mean age of the informal caregivers was 39.15 years and that of the care recipients was 75.08 years. In our final model, the results showed that caregiver burden was negatively associated with HRQoL (β = - .286, SE = .0123, p value = 0.001). In line with the conceptual model of HRQoL, we also found that socio-economic, cultural, demographic and healthcare factors were significantly associated with HRQoL. For instance, participants with no formal education (β = -1.204, SE= .4085, p value = 0.01), those with primary level of education (β = -2.390, SE= .5099, p value = 0.001) or junior high school education (β = -1.113, SE= .3903, p value= 0.01) had a significantly decreased HRQoL compared to those with tertiary level of education. Participants who were between the ages of 18-24 (β = 2.960, SE= .6306, p value=0.001), 25-34 (β = 1.728, SE= .5794, p value = 0.01) or 35-44 (β = 1.604, SE= .5764, p value= 0.01) years significantly had increased HRQoL compared to those who were 65 years or above. Also, participants who did not utilize healthcare services in the past year before the survey significantly had increased HRQoL compared to those who utilized healthcare services five or more times in the past year (β = 4.786, SE=. 4610, p value= 0.001). CONCLUSION: Consistent with our hypothesis, this study reported a significant negative association between caregiver burden and HRQoL. Our findings partially support the conceptual model of HRQoL used in this study. We recommend that health and social policy measures to improve HRQoL among informal caregivers of older adults should consider caregiver burden as well as other significant socio-economic, cultural, demographic, and healthcare factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,327 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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