Factors affecting anticipatory grief of family carers supporting people living with Motor Neurone disease: the impact of disease symptomatology
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the effect of carer- and disease-related factors on anticipatory grief (AG) in family carers supporting people living with Motor Neurone Disease.Methods Seventy-five carers from the UK and USA participated in this cross-sectional study, between July 2021 and February 2023. Participants completed assessments on: anticipatory grief (MMCGI-SF, comprising three sub-scales: Personal Sacrifice Burden, Heartfelt Sadness and Longing, Worry and Felt Isolation); person with MND (pwMND) behavioral changes (MiND-B) and disease severity (ALSFRS-R); carer-pwMND emotional bond (Relationship Closeness Scale), familism levels (Familism Scale), and reported hours of care provided. Multiple linear regression analyses were conducted to explore factors impacting carer AG.Results AG total scores showed that 50.7% of carers were experiencing common grieving reactions, 22.6% presented intense grieving emotions, and 26.7% presented low grieving responses.Disease severity (regression coefficient, β = −0.31, p = 0.01, 95%CI −0.91 to −0.13) and behavioral changes (β = −0.34, p = 0.002, 95%CI −1.45 to −0.33) predicted AG total scores (proportion of explained variation, R2=0.38, p < 0.001).Regarding AG subscales, Personal Sacrifice Burden (R2=0.43, p < 0.001) was predicted by disease severity (β = −0.39, p < 0.001, 95%CI −0.42 to −0.11). Behavioral changes predicted Heartfelt Sadness and Longing (β = −0.27, p = 0.03, 95%CI −0.49 to −0.03; R2 = 0.21, p = 0.01) and Worry and Felt Isolation (β = −0.42, p < 0.001, 95%CI −0.63 to −0.20; R2=0.33, p < 0.001).Conclusion This study suggests that disease-related factors may be the strongest predictors of carer AG. Interventions addressing carers’ understanding and management of MND symptoms seem crucial to support their experiences of loss and their acceptance of MND. Evidence-based support for carers in MND services is required.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».