Navigating Cultural Nuances: Understanding and Addressing Formal Care Utilization among Latino Family Caregivers of Older Adults with Dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In the United States, Latino older adults are 1.5x more likely to develop Alzheimer’s disease than non‐Latino White older adults. Latino Family Caregivers (LFC) maintain home care for longer periods of time but use formal care less. Latino cultural values such as familismo influence how LFC provide care, but many LFC report a lack of family assistance that might otherwise compensate for lower formal care usage. Methods Phenomenological methodology was employed to understand LFC of people with dementia (n = 14). Participants were both female (n = 6) and male (n = 8) and interviews were conducted in both English (n = 8) and Spanish (n = 6). These semi‐structured interviews were analyzed via content analysis using NVivo 14 software. A primarily inductive approach was used to code the interviews; however, concepts were influenced by the Ottawa Decision Support Framework. Results Two main categories were identified, (1) Reasons LFC might refrain from using formal care and (2) How/when LFC choose formal care. (1) Many LFC conceptualized formal care as untrustworthy (n = 10), unsafe (n = 8), expensive (n = 13), and found financial support elusive (n = 12). (2) However, LFC are likely to use at home formal care as disease severity progresses (n = 8). Discussing formal care decisions with family was common (n = 6), but consulting a doctor for advice was a majority preference (n = 11). LFC prized prior experience (n = 9) and “genuineness” in formal caregivers (n = 5). Lastly, although formal caregivers speaking Spanish was important (n = 8), embracing Latino culture was equally valuable (n = 8). Conclusion Health care professionals (especially doctors) should consider cultural nuances when suggesting formal care to LFC’s. There are preconceived notions that LFC’s do not consider formal care, however if the formal caregiver is trustworthy, professional, and embraces Latino culture, LFC’s are likely to use formal care when the time is right. Future interventions should assist LFC’s in identifying professional and culturally competent formal caregivers and locating financial resources.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».