FACILITATORS AND BARRIERS IN NAVIGATING COMMUNITY AND HEALTH CARE SYSTEM AMONG INFORMAL CAREGIVERS OF OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Informal caregivers are fulfilling important support roles for older adults who tend to require a greater range of services while navigating these community and healthcare systems to fulfill their growing complex needs. Yet, there is sparse knowledge on the most significant facilitators and barriers to effective system navigation (SN) among caregivers. This paper aims to fill these gaps through an investigation of the key factors affecting SN difficulties among informal caregivers of older adults. The Behavioural-Ecological Framework of Healthcare Access and Navigation (BEAN) model is used to frame the study. Using the General Social Survey (GSS) on Caregiving and Care Receiving 2018, a total of 2,733 informal caregivers whose primary care receivers were aged 65 or older were analyzed. Hierarchical logistic regression showed that the probability of reporting SN difficulties was lower for caregivers with social capital/cohesion compared to those without social capital/cohesion. In comparison, the probability of reporting SN difficulties was higher among caregivers with caregiving supports and among caregivers whose care receivers use a higher amount of formal health services. Several sociodemographic covariates (e.g., sex, education level, self-rated stress) were also identified. Given the significance of the social capital and utilization factors, as well as several key covariates as facilitators/barriers in SN among informal caregivers, our findings support certain aspects of the BEAN model. To address the challenges and to fill the care gaps on SN among informal caregivers, there is a need to implement coordinated schemes and health policy for older adults and their caregivers.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».