Positive and negative caregiver appraisal and caregiver health outcomes / by Sarah A. Vernon-Scott.
Notice bibliographique
Résumé
"The current study examined the role that positive appraisal (i.e., gain) and negative appraisal (i.e., burden) of caregiving can play in understanding caregivers' physical and mental health outcomes. Gender and kinship were examined to investigate any differences in caregiving appraisals or health outcomes. Secondary analyses of two databases, Resources for Enhancing Alzheimer Caregiver Health (REACH) and the Canadian Study of Health and Aging (CSHA) were conducted. Positive appraisal and negative appraisal were established as separate constructs that both change over time. These findings were contributed to the understanding of this newer variable. Adding positive appraisal at the last step of a hierarchical regression after demographics and negative appraisal improved the prediction of caregivers' anxiety, but not other health outcomes (i.e., self-rated health, number of illnesses diagnosed, and depression). Negative social interactions emerged as a significant predictor of health outcomes. Surprisingly, some robust findings from the literature were not replicated. In both databases, women did not report more burden than men. Women caring for men (as opposed to other combinations of caregivers and care recipients) did not report significantly more caregiver burden."--from Abstract
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,011 |
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 ».