Caregivers’ burden of care during emergency department care transitions among older adults: a mixed methods cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Improving care transitions for older adults can reduce emergency department (ED) revisits, and the strain placed upon caregivers. We analyzed whether caregivers felt a change in burden following a care transition, and what may be improved to reduce it. Methods This mixed-methods observational study nested within LEARNING WISDOM included caregivers of older patients who experienced an ED care transition. Burden was collected with the brief Zarit Burden Interview (ZBI-12), and caregivers commented on the care transition. A qualitative coding scheme of patient care transitions was created to reflect themes important to caregivers. Comments were randomly analyzed until saturation and themes were extracted from the data. We followed both the SRQR and STROBE checklists. Results Comments from 581 caregivers (mean age (SD) 64.5 (12.3), 68% women) caring for patients (mean age (SD) 77.2 (7.54), 48% women) were analyzed. Caregivers overwhelmingly reported dissatisfaction and unmet service expectations, particularly with home care and domestic help. Communication and follow-up from the ED emerged as an area for improvement. Caregivers who reported an increased level of burden following a care recipient’s care transition had significantly higher ZBI scores than caregivers who self-reported stable burden levels, but not improved burden levels. Conclusion Caregivers with increasing, stable, and improved levels of subjective burden all reported areas for improvement in the care transition process. Themes centering on the capacity to live at home most frequently and may represent serious challenges to caregivers. Addressing these challenges could improve both caregiver burden and care transitions. Key points We analyzed caregivers’ thoughts about emergency department care transitions using both qualitative and quantitative tools. Caregivers reported dissatisfaction and unmet service expectations with home care, domestic help, and coordinating follow-ups. Variance in self-reported subjective caregiver burden corresponds to Zarit Burden Interview (ZBI) scores.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».