Development and validation of the Perceived Care Stigma Scale (PerCSS): measuring cognitive, emotional and behavioral reactions to (unpaid) caregivers of older family members and friends
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This study reports the development and validation of the first scale to measure perceived care stigma among unpaid (family and friends) caregivers of older adults based on a social stigma framework. METHODS: Based on data from the Attitudes Towards Informal Caregiving (ATTIC) project collected in Germany in December 2023, a sample of 433 unpaid caregivers of older relatives or friends (65+ years) was questioned with an online survey. Supported by a group of informal caregivers, the Perceived Care Stigma Scale (PerCSS) was developed. The PerCSS was tested for content and concurrent validity, factor structure and reliability by using two subsamples and conducting exploratory and confirmatory factor analyses. RESULTS: ) showed good to excellent internal consistency based on McDonald's omega. They showed high concurrent and discriminant validity when compared to the Warmth-Competence Scale and the Social Impact Scale. DISCUSSION: This study developed and tested the first instrument to measure stigmatization of informal care for older adults as perceived by caregivers in their close social network (family and friends). This provides the basis for further research on the impact perceived care stigma has on caregivers' well-being, decision-making and care performance.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».