The Relationship Between Hope and Religious Coping Among Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & PURPOSE: Globally, diabetes is one of the most common non-contagious diseases resulting in severe complications. Fostered hope facilitates coping and improves self-care and one of the Factors affecting hope is religious beliefs. This research investigated the level of hope and its relationship with religious coping among Type 2 diabetes patients. MATERIAL & METHODS: This correlation, cross-sectional study was conducted on 150 patients with Type 2 diabetes, who had been referred to the Karaj Diabetes Association during the period, March-June 2011, and selected through purposive sampling. A three-part questionnaire including demographic data, the Herth Hope Index, and a short form of religious coping, was used for data collection. The data were analyzed using descriptive and analytic statistics, including Pearson's correlation coefficient, the t-test, a one-way ANOVA, and a multiple regression analysis. The set significance level was p<0.05. RESULTS: The mean hope score was 34.89 (SD±8.75); most of the subjects (46.7%) showed high levels of hope. Positive religious coping, marital status, and social support significantly affected hope fostering(r=0.897, p =0.000). A significant negative relationship was found between hope and age (r=-0.373, p=0.000), and between hope and negative religious coping (r=-0.749, p=0.000). CONCLUSION: Positive religious coping, married life, and social support significantly affected the development of hope. Moreover, there was a significant positive relationship between positive religious coping and social support. So, strengthening social support could lead to increased levels of positive religious coping and fostering of hope.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».