Educational needs of informal caregivers in cardiac rehabilitation: a mixed-methods study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Informal caregivers play a crucial role in supporting individuals with cardiovascular disease (CVD) during cardiac rehabilitation (CR), yet their specific educational needs are often overlooked. Understanding these needs is essential for developing targeted interventions that enhance informal caregiver support and improve patient outcomes in CR. This study aimed to explore the educational needs of informal caregivers supporting individuals with CVD attending CR. METHODS AND RESULTS: A mixed-methods approach was used to explore the educational needs of informal caregivers. Quantitative data were collected through an online cross-sectional survey completed by 86 informal caregivers. The survey assessed sociodemographic characteristics, quality of life (WHOQOL-BREF), and educational needs. Most respondents had not received formal education or training related to caregiving, although their knowledge of CVD was rated as moderate to high. Many reported difficulties accessing reliable information and resources. Qualitative data were gathered through semi-structured interviews with 16 informal caregivers, and four key themes were determined: Helpful Resources, Empowerment, Lived Experience Network, and Psychological Support. Informal caregivers expressed a desire for practical resources, more direct access to healthcare professionals, and both emotional and peer support. They also highlighted the importance of managing stress and balancing their well-being alongside caregiving responsibilities. CONCLUSION: The findings suggest that educational interventions for informal caregivers should be comprehensive and flexible, incorporating practical caregiving strategies as well as social and emotional support. Such programmes could enhance the effectiveness of CR by better equipping informal caregivers to support patient recovery while maintaining their own health.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».