Healthcare system navigation difficulties among informal caregivers of older adults: a logistic regression analysis of social capital, caregiving support and utilization factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Informal caregivers of older adults play a vital role in improving the degree to which older adults access community and healthcare services in a seamless and timely manner. They are fulfilling important navigation and support roles for their older care recipients. However, there is still little knowledge of the most significant facilitators and barriers to effective and efficient system navigation among caregivers. This paper aims to fill these knowledge gaps through investigation of the key factors (i.e., social capital/cohesion, caregiving supports, and utilization factors) affecting navigation difficulties faced by informal caregivers of older adults. METHODS: The Behavioural-Ecological Framework of Healthcare Access and Navigation (BEAN) model is used to frame the study. Using the General Social Survey on Caregiving and Care Receiving 2018, we analyzed 2,733 informal caregivers whose primary care recipients were aged 65 or older. Hierarchical logistic regression was conducted to identify the relationship between system navigation difficulties among informal caregivers and four sequentially ordered blocks of predictors: (1) sociodemographic (2), social capital/cohesion (3), caregiving supports, and (4) healthcare demand. RESULTS: The fully adjusted model showed that the probability of reporting navigation difficulties was lower for caregivers with social capital/cohesion compared to those without social capital/cohesion. In comparison, the probability of reporting navigation difficulties was higher among caregivers with caregiving support and among caregivers whose care receivers use a higher amount of health service use. Several sociodemographic covariates were also identified. CONCLUSION: Our findings support certain aspects of the BEAN model. This study extends our understanding of potential facilitators and barriers that informal caregivers of older adults face while navigating complex community and health systems. There is a need to implement coordinated schemes and health policies especially for older adults with mental/neurological issues to address the challenges of their caregivers given the specific vulnerability identified in this study. The need for further research using different approaches to examine the disproportionate impact of COVID-19 on caregivers' system navigation experience is crucial.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».