Cross-country variations in the caregiver role: evidence from the ENTWINE-iCohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, economically developed countries face similar ageing demographics and the challenge of a 'care gap', yet they vary due to different care and formal support systems, and different cultural and societal norms around illness and care. The aim of this exploratory study was to examine cross-country variations in caregiver motivations, willingness, values, meaning in life, illness beliefs, and experiences of wellbeing, gain, health-related quality of life, burden and depression, across 6 European countries and Israel. Cross-country differences in the above-mentioned informal caregiver experiences are rarely described. METHODS: An online survey (ENTWINE-iCohort) was conducted using validated measures wherever possible. This paper utilises data from 879 caregivers and seven countries (Greece, Italy, the Netherlands, Poland, Sweden, the UK, and Israel). RESULTS: No consistent finding supporting the concurrent relationship between caregiver support policies/country culture and caregiver motivations/willingness was found. Caregivers in countries typically characterised by individualist cultures reported lower familism, higher self-enhancement values, and greater perceived illness threat compared to more collectivist countries. Search for meaning was higher in poorer countries than in wealthier countries. Higher negative caregiver experiences (e.g., burden) and lower positive experiences (e.g., wellbeing) were generally observed in countries with underdeveloped caregiver support as compared to countries with more developed formal support systems. CONCLUSIONS: Cross-country variations can be explained to varying degrees by national policies around care (or their absence) and country cultural contexts. The results emphasise the importance of formal support services for achieving positive caregiver experiences, and help inform the development of policies and measures to support caregivers in Europe and Israel.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».