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Enregistrement W4408497595 · doi:10.1080/08959420.2025.2475265

Unmet Needs Among Older Adult Informal Caregivers and Care Recipients in Singapore: A Qualitative Study

2025· article· en· W4408497595 sur OpenAlexaff
Siang Joo Seah, Dhiya Mahirah, Lu Si Yinn, Yi Xu, Charissa Koh Wan Cheen, Ngo Sin Ling, Tan Min

Notice bibliographique

RevueJournal of Aging & Social Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Medical Research Council
Mots-clésQualitative researchPrioritizationGerontologyMedicineNursingPsychologyFamily caregiversPopulationSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the global population aging, it is imperative to have a thorough understanding of the unmet needs experienced by older adults who require caregiving or are informal caregivers. It is also important to understand how the perspectives of caregivers and care recipients might differ and interact to mutually shape experiences during the care journey. The primary aim of this study was to provide an in-depth and holistic understanding of the unmet needs and challenges experienced by older informal caregivers and care recipients. In-depth interviews were conducted in Singapore with 43 participants aged 60 years and above (35 caregivers and eight care recipients). Five main themes emerged from the analysis of the data: i) unmet needs due to informational gaps, ii) fear of burdening family members, iii) caregivers' de-prioritization of self-care due to care recipients' needs, iv) differing views between caregivers and care recipients, and v) concerns about the future. These findings highlight challenges that are especially pertinent to older informal caregivers and care recipients and suggest the need to improve support for them, including having more frequent check-ins, recalibrating policies and programs for more flexible and person-centered support, and facilitating more conversations between care recipients and caregivers about future caregiving arrangements. (198 words).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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