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Subjective and objective burden and psychological symptoms in close relatives of elderly persons with traumatic brain injury

2017· other· en· W6927526907 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBiblioBoard Library Catalog (Open Research Library) · 2017
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDepression (economics)Poison controlDistressAnxietyPopulationQuality of life (healthcare)Injury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Caregiver burden and distress are well documented in younger adults with traumatic brain injury (TBI) but not for elderly sustaining TBI (65 years and over). The objectives of this study were to: (1) describe subjective and objective burden and psychological symptoms (anxiety and depression) of close relatives of elderly persons with TBI four months post-injury, and (2) to explore if subjective burden is explained by age of the injured person, perceived social support, and subjective complaints relative to the injured elder.METHODS: Participants were 36 relatives of elders with TBI aged between 29 and 84 years (mean age = 65.1u00b112.2; 89% women; 67% spouses living with the injured elder; 17% children). Elders with TBI were aged 65-90 years and were admitted to a Level I trauma centre in Quu00e9bec, Canada (25% mild, 47% complicated mild, and 28% moderate/severe TBI). The Zarit Burden Interview (ZBI) measured subjective burden. A checklist was used to assess objective burden (i.e., significant changes in activities or roles since the injury). Psychological symptoms of the close relative were assessed with the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) using a cut-off>8 on either subscale to identify clinically significant symptoms. The participantu2019s perceived social support was measured with the Modified MOS Social Support scale. The Brain Injury Complaint Questionnaire (BICoQ) assessed a variety of problems and complaints observed by the relative regarding the injured person (e.g. memory, fatigue, motivation). RESULTS: Twenty-nine percent of relatives presented mild-moderate subjective burden on the ZBI at 4 months post-injury and 6% presented moderate-severe burden. Almost all participants (87%) reported some form of objective burden (e.g. spending more time caring for their loved one or having less time for themselves). Regarding psychological symptoms, 17% of relatives presented significant depressive symptoms and 11% significant anxiety symptoms. In total 25% had either significant anxiety or depression. Subjective burden and psychological symptoms (total HADS) were strongly correlated (r=.54, p<.001). A first exploratory stepwise linear regression including the number of subjective complaints (BICoQ) and age of the caregiver significantly contributed to predict subjective burden on the ZBI, (adjusted R2=.46). A second exploratory stepwise linear regression including subjective burden and social support significantly contributed to predict psychological symptoms on the HADS, (adjusted R2=.40)CONCLUSIONS: The present study shows that important proportions of close relatives of elderly persons with TBI report either anxiety or depression and perceive significant burden which is related to the injured elderu2019s ongoing issues. They take on new or increased responsibilities of support and care which are essential to support the quality of life of the injured elderly person. Given the increasing incidence of TBI in the elderly, it is warranted to increase attention towards the wellbeing of their caregivers.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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