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Enregistrement W6977372122 · doi:10.6084/m9.figshare.16531184

Intensity of care and perceived burden among informal caregivers to persons with chronic medical conditions: a systematic review and meta-analysis

2021· article· en· W6977372122 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily Caregiving in Mental Illness
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaregiver burdenMental healthChronic diseaseDisease burdenConfidence intervalMedical careHealth careDiseasePerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informal caregivers provide ongoing assistance to a loved one with a health condition. No studies have compared caregiving intensity and perception of burden across chronic medical conditions. Databases were searched from inception through 11 September 2020 to identify studies that included the Level of Care Index or the Zarit Burden Inventory (ZBI) among caregivers for people with chronic diseases. Pooled mean ZBI scores and 95% confidence intervals by medical condition were calculated using a random effects model and heterogeneity with I2. Ninety-seven included articles reported on 98 unique samples across 21 chronic diseases. No study used the Level of Care Index. Among 12 disease groups with more than one study, heterogeneity was too high (I2 range: 0–99.6%, ≥76.5% in 11 groups) to confidently estimate burden. The percent of studies rated high risk of bias ranged from 0% to 98%, but all external validity items were rated as high-risk in >50% of studies. Findings highlight the need for studies on caregiver burden to improve sampling techniques; better report sampling procedures and caregiver and care recipient characteristics; and develop a standard set of outcomes, including a measure of caregiving intensity. Systematic Review Registration: CRD42017080962IMPLICATIONS FOR REHABILITATIONThe amount of burden reported by caregivers to loved ones is associated with reduced physical and mental health.We found considerable heterogeneity in perceived burden reported by informal caregivers across different studies within disease groups, which is likely related to methodological issues, including sampling techniques.Health care providers who use research on caregiver burden should assess how representative study samples may be and exercise caution in drawing conclusions. The amount of burden reported by caregivers to loved ones is associated with reduced physical and mental health. We found considerable heterogeneity in perceived burden reported by informal caregivers across different studies within disease groups, which is likely related to methodological issues, including sampling techniques. Health care providers who use research on caregiver burden should assess how representative study samples may be and exercise caution in drawing conclusions.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,033
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
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