Burdens and challenges of hospital-based informal caregiving in Africa: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Informal caregivers (ICs) play a crucial role in healthcare, particularly in resource-limited settings where they help alleviate staff shortages. Despite their invaluable contributions, the literature on the challenges of ICs remains sparse. This scoping review addresses this gap by exploring the burdens and challenges faced by those engaged in hospital-based informal caregiving in African contexts. The study focuses on ICs in African hospital environments, acknowledging the unique challenges posed by structured hospital settings. Methods: This scoping review systematically searches relevant literature from 2000 to 2024, concentrating on African hospital settings. Databases including Web of Science, Medline, PsycINFO, SociIndex, CINAHL, Africa-wide, Academic Search Complete, and PubMed were queried. Abstracts were independently assessed for relevance, and potentially eligible studies' full texts were examined by two authors. Papers were selected based on the following inclusion criteria: (1) they reported on the burdens and stress experienced by informal caregivers; (2) they focused on research conducted in Africa; (3) they were published in English; and (4) they were published between January 1, 2000, and August 31, 2024. Results: The review included 26 eligible studies, with a majority conducted in Nigeria (n=6), followed by four each in South Africa and Uganda. Thirteen studies employed qualitative methods, ten utilized quantitative methods, and three adopted mixed methods. Qualitative approaches were primarily interview-based, with limited use of ethnographic methods or group-based techniques like focus group discussions. Family members, including spouses, parents, siblings, and extended relatives, commonly assumed caregiving roles. The themes include the physical health burden of caregiving, socio-economic challenges, emotional distress and social isolation, and family strain. Conclusion: This scoping review provides valuable insights into an overlooked aspect of African healthcare, shedding light on the challenges faced by ICs. By addressing this knowledge gap, it lays the groundwork for future research, policy development, and interventions to support informal caregivers in African hospital settings.
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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 | 0,015 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».