Telebehavioral Health for Caregivers of Children With Behavioral Health Needs to Address Caregiver Strain: Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Behavioral health conditions among children have worsened over the past decade. Caregivers for children with behavioral health conditions are at risk for two types of caregiver strain: (1) an objective strain, that results directly from the child's condition and (2) subjective strain, that arises from the caregiver's feelings regarding these events. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the impact of a technology-enabled pediatric and family behavioral health service on caregivers' strain among a commercially insured population. We also explore the common symptom clusters of caregiver strain to better understand the caregiver presentation to inform future care planning. METHODS: We examined changes in caregiver strain using the Caregiver Strain Questionnaire-Short Form 7 over the course of their child's web-based behavioral health care between 2021 and 2023 using a pre-post study design. Common caregiver strain symptom clusters were identified using Ward hierarchical agglomerative clustering. RESULTS: The majority of children were White 60.8% (1002/1647), female 53.6% (882/1647), and aged between 5 and 9 years (33.7%, 555/1647). Families fall broadly into 4 groups based on what drives caregiver strain the most, namely those experiencing (1) disrupted family relationships and time interruption, (2) missed work, (3) worried about their child's future and feeling tired and sad, and (4) financial strain. Caregiver strain, which was associated with the child's disease severity (P<.001), decreased significantly in all therapeutic groups. CONCLUSIONS: Web-based family-oriented behavioral health care can improve caregiver strain and reduce family and time disruptions, missed work, and financial strain. Sources of caregiver strain vary and may be overlooked when relying on the conventional scoring of the Caregiver Strain Questionnaire-Short Form 7.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».