Determinants of Caregiver Well-Being in End-of-Life Care: A Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract End-of-life caregiving represents one of the most demanding experiences for informal caregivers who often sacrifice their own well-being while supporting dying loved ones. This systematic review protocol presents a comprehensive framework for synthesizing evidence on factors influencing caregiver well-being in end-of-life care settings. Using the SPIDER framework (Sample, Phenomenon of Interest, Design, Evaluation, Research type), we will investigate caregiver experiences across physical, psychological, social, and spiritual well-being dimensions. Eight electronic databases (PubMed, Web of Science, Embase, CINAHL, MEDLINE, Cochrane Library, PsycINFO, Scopus) will be searched from inception to June 2025. Eligible studies include quantitative, qualitative, and mixed-methods research examining factors associated with caregiver well-being in hospice, palliative, and terminal care contexts. Covidence software will facilitate systematic screening, data extraction, and quality assessment by two independent reviewers using design-specific appraisal tools. Data synthesis will employ a convergent integrated approach combining narrative synthesis with meta-analysis where appropriate. Quality assessment will utilize JBI checklists, Newcastle-Ottawa Scale, and CASP tools, with evidence certainty evaluated using GRADE and GRADE-CERQual. This protocol follows PRISMA-P guidelines and will be registered with PROSPERO. Findings will inform evidence-based interventions and policies supporting the millions providing essential end-of-life care.
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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 | 0,106 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,014 |
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 ».