Effectiveness of interventions for informal caregivers of people with end-stage chronic illness: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background People living with advanced, non-malignant chronic conditions often have extensive and complex care needs. Informal or family caregivers often provide the care and support needed by those with advanced chronic conditions at home. These informal caregivers experience many challenges associated with their caring role, which can impact their own wellbeing. Whilst there is growing evidence around the impact on carers, guidance on support for informal caregivers of patients with advanced, non-malignant, chronic conditions is lacking, with little evidence available on effective psychosocial carer interventions. This systematic review explored existing interventions for caregivers of those with advanced, non-malignant, chronic illness, in order to assess the effectiveness of these interventions in improving psychosocial outcomes. Methods Electronic databases, Medline, CINAHL, EMBASE, and PsycINFO, were searched up to the end of March 2023. Studies meeting the inclusion criteria, focusing on interventions to improve psychosocial outcomes, such as depression, anxiety, quality of life, and caregiver burden, in this cohort of caregivers were included. Data were extracted regarding study setting, design, methods, intervention components, and outcomes. Risk of bias and quality assessment were conducted. Results A total of 5281 articles were screened, ultimately identifying 12 studies for inclusion, reported in 13 publications. A narrative synthesis revealed mixed results. Psychosocial interventions resulted in more significant improvements in psychosocial outcomes than psychoeducational or support interventions, with interventions for carer-patient dyads also reflecting more positive outcomes for caregivers. Evidence-based interventions, guided by an appropriate theoretical model, were reportedly more effective in improving caregiver outcomes. Differences in outcomes were related to intervention development, design, delivery, and outcome assessment. Conclusions This review, to our knowledge, is the first to explore the effectiveness of interventions in improving psychosocial outcomes for caregivers of those with advanced, non-malignant, chronic conditions. The review highlights the need for more robust, sufficiently powered, high-quality trials of evidence-based interventions for caregivers of people with advanced chronic illness. Optimal intervention duration and frequency of sessions are unclear and need further exploration.
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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 | 0,008 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».