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Enregistrement W4404025068 · doi:10.22215/cujs.v3i1.4809

Informal Caregiver Burden and Potential Consequences

2024· article· en· W4404025068 sur OpenAlexaff
Melissa Swift Doyle, Joy McLeod, Chris Davis

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaregiver burdenPsychologyMedicineDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Providing care to an adult loved one is often described as a burden, but it can also promote flourishing. The present study examined the extent to which state hope and emotion regulation strategies of positive reappraisal and emotional suppression might account for the relation of burden on both burnout and flourishing in a sample of 162 informal caregivers (54.8% women; Mage = 42.92, SDage = 13.22). It was hypothesized that state hope would mediate the relationship between caregiver burden and both outcomes, with state hope being positively related to flourishing and negatively related to burnout. It was also hypothesized that positive reappraisal and emotional suppression would mediate the relationship between caregivers’ burden and the outcomes, with positive reappraisal predicting greater flourishing and emotional suppression predicting greater burnout, as well as less flourishing. Participants were recruited from the Prolific crowd sourcing platform and had been pre-screened as informal and unpaid caregivers of an adult. They completed a battery of questionnaires that were all self-report in nature for the cross-sectional design. Results indicate that only state hope mediated the relationship between caregiver burden and the outcomes of burnout and flourishing. Contrary to what was hypothesized, emotion regulation strategy was not a mechanism in these relationships. State hope could be a potential avenue for intervention for informal caregivers in that it may impact caregiver burden as well as burnout and flourishing.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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