Understanding practices and support needs of family caregivers of people with dementia in Africa: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Caregiving for people with dementia is a growing challenge, particularly in low- and middle-income countries, where 60 per cent of people with dementia globally reside. Yet the experiences and needs of caregivers supporting this population in African regions have not received adequate policy and practice attention. As a first step toward addressing this issue, we aimed to describe key challenges and solutions, and attend to knowledge gaps related to the needs and experiences of caregivers of persons with dementia across Africa. Informed by Arskey and O’Malley’s five-stage framework, we conducted a scoping review of empirical literatures, without year restriction. We included studies focusing on family caregivers supporting people with dementia in Africa. We reviewed five databases and screened titles and abstracts using Rayyan before extracting full texts. Our initial search yielded 3,982 articles, of which 29 met the inclusion criteria. Most of the selected dementia caregiving studies were conducted in South Africa, did not attend to the diverse ethnic beliefs and practices of the region in question and drew their samples from hospitals. While many studies explored caregiver support types, only a few focused on local support systems, like traditional and spiritual healing centres. Some studies addressed stigma and positive aspects of caregiving, offering insights for policy and practice. Future research should broaden regional and ethnic representation, investigate various support networks, such as community elders and healing centres, and examine the impact of local beliefs on stigma and caregiving positivity.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».