The burden of traumatic brain injury on caregivers: exploring the predictive factors in a multi-centric study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury (TBI) is a significant cause of mortality and morbidity worldwide. With survivors often exhibiting degrees of function loss, a significant burden is exerted on their caregivers. The purpose of this study was to explore the predictive factors of caregiver burden among caregivers of patients with TBI. METHODS: Sixty-eight family members of individuals with a TBI who had been admitted to three hospitals were assessed in terms of caregiver burden using the Zarit Burden Interview. The association of caregiver burden with patients' baseline cognitive function according to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) test, as well as caregivers' sociodemographic characteristics, were evaluated using multiple regression analysis. RESULTS: Based on the multiple regression model, the MoCA score of the patients (std β=-0.442, p < 0.001), duration of caregiving (std β = 0.228, p = 0.044), and higher education of the caregivers (std β = 0.229, p = 0.038) were significant predictors of caregiver burden. CONCLUSION: Overall, our findings highlight the importance of taking caregivers' psychosocial needs into account. Long-term caregivers of TBI patients with cognitive impairment should be viewed as vulnerable individuals who could benefit from psychosocial intervention programs, to improve their well-being and enabling them to enrich their care of the TBI patient.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».