Lived Experiences of Caregiving to Patients Who Utilize Emergency Department Services Due to Mental Health and Substance Use Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with mental health and addiction (MHA) conditions who visit the emergency department (ED) often present severe symptoms, and require additional services and care. Up to 50-70% of patients with MHA conditions live with their family which provides patients essential assistance in acute MHA crisis, and routine tasks including ADL’s, medical appointments, symptom management, and financial support. Ongoing time and resource demands of caregiving have a deleterious effect on caregivers’ well-being including mental and physical health. However, there is limited research exploring the experiences of caregivers focusing on their mental and physical health. The purpose of this qualitative study was to investigate the lived experiences of caregiving to patients who visit the ED frequently due to MHA conditions. Methods: Caregivers were recruited through a local MHA services’ caregiver peer support group. Informed consent was obtained from all study participants. In-depth individual semi-structured interviews were utilized to collect data on caregiving experiences. Data was analyzed by using a thematic analysis approach. Results: Seven family caregivers participated in this study, and the narratives elucidated their lived experiences including the challenges they face (e.g., navigating healthcare systems, lack of support), the emotional toll they experience (e.g., psychological stress, and burden), and how they make sense of their experiences (e.g., understanding the meaning they created from their caregiving experiences). Implications and lessons learned: Our study findings revealed that the caregiving role itself is a source of great stress and burden for caregivers, and often results in negative effects on physical and mental health. To improve wellbeing of caregivers, more support and resources are required to meet caregivers’ needs. Nurses can play a salient role in supporting caregivers by collaborating with other healthcare providers and communities to develop strategies and programs that address the challenges caregivers face when providing care to patients.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».