Mental health of informal caregivers during the COVID-19 pandemic: a Swiss cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS OF THE STUDY: The COVID-19 pandemic and related public health measures have disrupted healthcare systems and may have impacted informal caregivers' mental health due to increased responsibilities and limited access to support services. This study aimed to examine the prevalence of mental distress among caregivers and non-caregivers and identify risk and protective factors for mental distress in caregivers during the COVID-19 pandemic. METHODS: Data were collected from participants in Specchio-COVID19, a population-based cohort in Geneva, Switzerland. Mental distress was measured using the 12-item General Health Questionnaire (GHQ-12) in June 2021. The prevalence of distress was compared between caregivers and non-caregivers. Risk and protective factors for mental distress among caregivers were explored using logistic regressions. RESULTS: Among the 5416 participants, 1086 (20%) reported helping someone in a non-professional manner with activities of daily life and were considered caregivers. Mental distress was more frequent in caregivers than in non-caregivers (41% vs 37%, p = 0.010). In caregivers, limited social support (adjusted odds ratio [aOR] = 1.25 [95% confidence interval: 1.10, 1.42]), caring for an individual with a mental condition (aOR = 1.21 [1.05, 1.41]), living over 10 km away from the care recipient (aOR = 1.17 [1.02, 1.34]), feeling more isolated in one's caregiving role (aOR = 1.20 [1.08, 1.32]), worrying about caregiving ability in case of COVID-19 or quarantine (aOR = 1.18 [1.08, 1.28]) and experiencing reduced availability of healthcare professionals (aOR = 1.11 [1.02, 1.22]) were associated with increased odds of mental distress. CONCLUSION: Informal caregivers experienced higher levels of mental distress than non-caregivers during the COVID-19 pandemic. This study highlights the need for public health policies that enhance both formal and informal support networks and include rapidly implementable solutions for caregiving continuity, benefiting both caregivers and their care recipients.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».