Optimizing Participation of Older Adults with Cognitive Deficits Post-stroke: Types of Help and Caregiver Burden
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude a examiné les types d’aide fournis par des proches aidants qui visaient à optimiser la participation de personnes aînées ayant des déficits cognitifs (personnes aidées) consécutifs à un accident vasculaire cérébral (AVC), et la façon dont ces types d’aide différaient selon le niveau de fardeau des proches aidants. Un devis longitudinal mixte a été utilisé. Douze proches aidants d’aînés ayant subi un AVC ont complété un questionnaire sur le fardeau du proche aidant et ont participé à des entrevues semi-structurées qui ont été réalisées trois semaines, trois mois et six mois suivant le congé de l’hôpital (soins aigus), de l’unité de réadaptation fonctionnelle intensive ou de l’hôpital de jour. Les personnes aidées ont passé des tests cognitifs et ont rempli un questionnaire sur la participation sociale. Les types d’aide fournis par les proches aidants ont différé selon la quantité d’aide apportée, selon le niveau de préoccupation associé au bien-être de la personne aidée et selon l’impact sur la vie sociale du proche aidant. Il est intéressant de constater que les types d’aide favorisant la participation, l’estime de soi et le maintien des capacités n’étaient pas associés à un impact négatif sur la vie sociale des proches aidants. Une meilleure compréhension des relations entre les différents types d’aide et le fardeau des proches aidants permettrait d’optimiser le soutien fourni pour la participation sociale d’aînés ayant subi un AVC sans augmenter le fardeau de leurs proches aidants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".