Dementia caregiving in Chinese communities in high-income countries: Exploring unmet needs and experiences through a qualitative meta-synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Dementia presents significant global challenges, with care partners (family caregivers)-often family members-playing a central role in providing care and support, particularly in high-income countries. However, caregiving experiences are shaped by factors such as race, ethnicity, cultural values, and access to resources, necessitating inclusive research to better understand and address the diverse needs of care partners, particularly within ethnic minority groups like Chinese diaspora communities. We employed a meta-synthesis approach with several key steps, including defining the research question, evaluating primary studies, conducting meta-method and meta-theory analyses, and synthesizing findings. This study was framed within Arksey and O'Malley's scoping review framework and adhered to PRISMA-ScR guidelines. Ten articles were included. Cultural perceptions of dementia in Chinese communities often view it as a natural part of aging, leading to delays in diagnosis and treatment, while caregiving decisions are influenced by filial piety, financial constraints, and cultural norms. Care partners face barriers such as stigma, lack of awareness, and limited access to culturally sensitive support, leading to emotional and physical strain, often worsened by isolation and the challenges of navigating healthcare systems. Addressing cultural stigma, improving awareness, and enhancing access to culturally appropriate support are crucial for improving dementia care for Chinese communities.
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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 | 0,044 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».