The Financial Risks of Unpaid Caregiving During the COVID-19 Pandemic: Results From a Self-reported Survey in a Canadian Jurisdiction
Notice bibliographique
Résumé
As health service delivery shifts from institutions to the home, greater care responsibilities are being imposed on unpaid caregivers. However, gaps remain concerning how these responsibilities are contributing to caregivers’ financial risk. This study describes results from an online survey conducted in late-2020 in Ontario, Canada, about the financial risks of unpaid, homebased caregiving throughout the first year of the COVID-19 pandemic. Among 190 caregivers, salient findings include difficulties paying for care expenses after the pandemic was declared than before (P = .002); more caregivers retiring or becoming unemployed during the pandemic than before (P = .013); and a significant relationship between paying out-of-pocket for a home care worker and experiencing a decrease in the availability of such support during the pandemic (P = .029). Overall, the financial stressors of caregiving during the pandemic contributed negatively to caregivers’ mental health, with 64.2% noting could be partly offset by greater government and employment-based assistance in managing care expenses and productivity losses. Findings from this study will better inform policies that aim to protect unpaid caregivers from financial risk in pandemic recovery efforts and beyond. Results may also be useful in other welfare states where unpaid caregivers provide the majority of home care services.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».