Sociodemographic differences in stressful experience and coping amongst adults with chronic kidney disease
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This secondary data analysis aims to determine whether stressful experiences and coping behaviours differ across age, gender and education level and if sociodemographic factors are independently associated with coping behaviour after controlling for stress. BACKGROUND: Chronic kidney disease is stressful for individuals and their families; however, little research is available on this topic. METHODS: In this cross-sectional quantitative study, information on stress and coping was obtained using the Chronic Kidney Disease Stress Inventory and the Jalowiec Coping Scale in 226 non-dialysis chronic kidney disease patients. The data were collected in Canada between 2005 and 2007. The independent effects of age, gender and education on coping behaviour were analysed in four multivariable regression models that adjusted for the three Chronic Kidney Disease Stress Inventory subscales separately, the total 34-item Chronic Kidney Disease Stress Inventory, and chronic kidney disease stage. RESULTS: Stressful experience did not differ between the genders; however, women were more likely than men to report greater use of coping strategies. This relationship remained significant in each multivariable regression model. An inverse relationship between age and total coping use was significant in the multivariable model that adjusted for physiological stressors, but not in the models adjusting for psychosocial, logistic or total stressors. Significant relationships were observed between higher education and greater coping in bivariable analysis, but not multivariable analysis. CONCLUSION: Knowledge of the relationships between sociodemographic factors, stressful experience and coping behaviour is necessary to develop and implement educative and supportive interventions further for chronic kidney disease patients and to provide the foundation for interventional and outcome investigations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».