Dysphagia Symptoms Contribute to Greater Care Partner Burden in Neurodegenerative Disease
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Providing care for family members with neurodegenerative diseases entails significant physical and psychosocial costs, increasing caregiver burden. Limited research exists on the factors contributing to dysphagia-related burden, particularly across disease trajectories. This study aimed to (a) determine if dysphagia-related burden predicts general caregiver burden, (b) identify predictors of dysphagia-related burden, and (c) examine relationships between dysphagia severity, disease severity, and dysphagia-related burden. Method: Care partners ( N = 211; 80% female; M age = 60 ± 14 years) from clinics in Canada, New Zealand, and the United States participated. Care recipients included those with amyotrophic lateral sclerosis (ALS; n = 48), dementia ( n = 110), and Parkinson's disease (PD; n = 53). General burden was measured using the Zarit Burden Interview, while dysphagia-related burden was assessed via the Caregiver Assessment of Reported Experiences with Swallowing Difficulties. Multiple regression analyses examined predictors of general and dysphagia-related burden and their relationships to dysphagia and disease severity. Results: Higher general burden was associated with female caregivers (β = −.19, p = .05), higher education (β = .16, p = .03), caring for someone with dementia (β = .36, p = .01), and greater dysphagia-related burden (β = .33, p = .01). Predictors of dysphagia-related burden included working caregivers (β = .15, p = .01), increased dysphagia symptoms (β = .77, p < .01), and caring for individuals with ALS or dementia (vs. PD; β = −.16, p = .02). Dysphagia burden varied by disease severity and diet tolerance ( p < .01). Conclusions: Managing dysphagia independently contributes to caregiver burden, potentially increasing burnout and nonadherence to clinical recommendations. Early, proactive inquiry about dysphagia-related care partner burden and provision of support to minimize burden should be considered early in disease management. Supplemental Material: https://doi.org/10.23641/asha.28843055
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».