Évaluation par méthodes mixtes du fardeau des proches aidants de patients recevant des soins palliatifs en milieu tertiaire à Karachi, au Pakistan
Bibliographic record
Abstract
ntexte : On appelle « proche aidant » une personne qui s’occupe d’un membre de sa famille qui est malade en l’aidant à accomplir ses activités quotidiennes et à assurer son bien-être général. Cette tâche ne va pas sans conséquence. La présente étude a pour but d’évaluer le fardeau des proches aidants de patients recevant des soins palliatifs. Méthodologie : Un devis de recherche à méthodes mixtes et à modèle convergent et parallèle a été choisi pour répondre aux objectifs de l’étude. Des données quantitatives ont été recueillies auprès de 323 proches aidants à l’aide de l’outil Zarit Burden Interview ou ZBI (entrevue sur le fardeau de Zarit). Les participants à la collecte de données quantitatives ont aussi été invités à prendre part aux entrevues qualitatives individuelles, qui se sont poursuivies jusqu’à atteindre la saturation des données. Un guide d’entrevue semi-structurée, comprenant des questions d’approfondissement, a été préparé pour explorer le fardeau porté par les proches aidants (n = 15). Résultats : La moyenne obtenue au score de fardeau global (29,22) montre que la cohorte de participants porte une lourde charge. Ce sont les domaines des relations et du bien-être affectif qui étaient les plus touchés. Trois thèmes sont ressortis de l’analyse des transcriptions d’entrevues : le fardeau des proches aidants, les facteurs qui ajoutent au fardeau et les facteurs qui l’allègent. Conclusion : Les proches aidants de patients en phase terminale qui reçoivent des soins palliatifs vivent un grand stress et portent un lourd fardeau, ce qui entraîne des conséquences sur leur bien-être physique et affectif et, en fin de compte, se répercute également sur la personne malade ayant besoin de soins. Les interventions axées sur les préoccupations physiques et émotionnelles du proche aidant sont de la plus grande importance pour aider ce dernier à alléger son fardeau et à donner de meilleurs soins au patient. Mots-clés : fardeau des proches aidants, soins infirmiers en oncologie, soins palliatifs, pays à revenu faible et intermédiaire
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 | 0.135 | 0.220 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".