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Enregistrement W4399176577 · doi:10.1177/10848223241254084

Challenges Reported by Family and Friend Caregivers to Older Adults in the Saskatchewan Caregiver Experience Study

2024· article· en· W4399176577 sur OpenAlexaffabout
Steven Hall, Noelle Rohatinsky, Lorraine Holtslander, Shelley Peacock

Notice bibliographique

RevueHome Health Care Management & Practice · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily caregiversContext (archaeology)Psychological interventionCaregiver stressGerontologyPsychologyCaregiver burdenAging in placeQualitative researchLived experienceNursingMedicinePsychotherapistDementiaSociologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Saskatchewan Caregiver Experience Study sought to map the experiences of family and friend caregivers of older adults in the Canadian province of Saskatchewan. This study aimed to capture the lived experiences of these caregivers through a qualitative survey in June and July of 2022. This manuscript analyzes responses from 354 participants to the question: “What is the most challenging aspect of being a caregiver?” An inductive content analysis approach was taken to analyze the data. We identified key challenges related to caregiving in Saskatchewan, Canada, including exhaustion, balancing personal life, navigating complex systems, self-doubt, and caregiving from a distance. Participants emphasized the need for targeted support and interventions to assist them in their caregiving role. Participants’ experiences reflect a need for more supportive measures in healthcare and policy, especially considering the unique demographic and geographic context of Saskatchewan. A paradigm shift is needed toward supporting caregivers to allow older adults to age in place, rather than relying on institutions and care facilities. In the global context, these findings align with the need for culturally sensitive and region-specific support systems, addressing the universal aspects of caregiving.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,326 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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