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Enregistrement W4417355006 · doi:10.1108/978-1-64113-139-120251014

The Role of Informal Caregivers in Long-Term Care for Older People

2018· book-chapter· en· W4417355006 sur OpenAlexaff
Francesco Barbabella, Arianna Poli, Stephen Sara, Giovanni Lamura

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIntergenerational Family Dynamics and Caregiving
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionOlder peopleWelfareValue (mathematics)Quality (philosophy)Informal educationQuality of life (healthcare)Relation (database)Population ageing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This chapter aims at describing and analyzing how the role of informal caregivers is reflected in terms of experiences and relationships, highlighting their needs and the response to them provided by different long-term care (LTC) systems. Informal caregivers represent an often invisible “pillar” of our welfare systems, albeit they outnumber the professional LTC workforce, both in terms of units and of overall economic value of the tasks they perform. Not few of them spend a great amount of time in providing assistance, especially when they live with the cared-for person. A gender-based analysis shows that, while women (who predominate in this role) are more likely to handle emotional support and personal care, men usually deal with financial and legal issues. A good integration between formal and informal care provision would play a crucial role to ensure an adequate quality and continuity of care. However, the availability of formal services—in terms of coverage, intensity and quality—varies largely across countries, following different approaches. To better capture this variety, this chapter first provides a conceptual framework integrating the main actors involved in LTC, including the emerging role of migrant care workers. Secondly, it describes in detail informal caregivers’ main needs and the support interventions which can address them. Finally, it closes with a few reflections on the overall role of informal care and its relation with some current social and cultural trends.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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