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Enregistrement W4416865468 · doi:10.32920/ihtp.v5i3.2691

Family caregiver burden among patients with schizophrenia: Concept analysis

2025· article· W4416865468 sur OpenAlexvenueno aff
Nasrin Jafari-Golestan, Zahra Tamizi, Masoud Fallahi‐Khoshknab, Asghar Dalvandi, Eesa Mohammadi, Enayatollah Bakhshi

Notice bibliographique

RevueInternational Health Trends and Perspectives · 2025
Typearticle
Langue
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Social Welfare and Rehabilitation Sciences
Mots-clésCaregiver burdenConstruct (python library)Psychological interventionFamily caregiversSocial supportSociocultural evolutionCaregiver stressSocial environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This concept analysis aimed to clarify family caregiver burden in schizophrenia by identifying its defining attributes, antecedents, and consequences and by situating the issue within its clinical and social relevance. Methods: Using Whittemore and Knafl’s framework, we systematically reviewed 183 studies (1950–2017) from national and international databases. Findings: Caregiver burden is a dynamic, multidimensional construct centered on two core domains. subjective burden (perceived distress, emotional strain) and objective burden (care takes, time demands) whose interaction can lead to overload. Key antecedents included illness related disability, caregiver role demands, economic strain, family conflict, and sociocultural pressures; principal consequences were reduced perceived control and adverse emotional outcomes. Brief illustrative examples (e.g., increased caregiving hours leading to social isolation) demonstrate how these elements manifest in family settings. Conclusion: Family caregiver burden is a dynamic and multidimensional supports the design targeted interventions and the development of precise measurement tools; addressing identified antecedents may reduce caregiver overload and enhance both caregiver well-being and patient care outcomes.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0140,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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