Exploring self-efficacy as perceived by men and women unpaid caregivers of older adults: A secondary analysis of focus group data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• Self-efficacy scores should be interpreted cautiously. • Men and women caregivers of older adults view self-efficacy differently. • Women valued support from others to build their confidence. • Men preferred more independent strategies and resources. • Alternative outcomes may better reflect both men’s and women’s preferences. Psychoeducational interventions to enhance self-efficacy in unpaid caregivers of older adults have inconsistent impacts. This paper addresses the underexplored role of gender as a moderating factor by comparing caregivers’ lived experiences with the Generalized Self-Efficacy (GSE) scale’s conceptualization of self-efficacy. We conducted a secondary analysis of transcripts from eight focus groups with 45 unpaid caregivers in Canada. We applied both deductive (based on GSE categories) and inductive approaches to code focus group data, sorting it by gender. Findings revealed that GSE scale scores should be interpreted cautiously, as men and women perceive self-efficacy differently. Women valued external support and faced unique gender-specific challenges, while men preferred the independent strategies emphasized by the scale. Our findings provide context for interpreting GSE scores for men and women caregivers. For women, a low self-efficacy score may not indicate a problem, and alternative outcomes may more accurately capture their experiences.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle