The Use of Defenses and Physician Health Care Costs: Are Physician Health Care Costs Lower in Persons with More Adaptive Defense Profiles?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objective of the present study was to determine if persons who use more adaptive defenses have lower physician health care costs compared to those who use less adaptive defenses. METHODS: We randomly selected 667 persons from the 1995 population-based Nova Scotia Health Survey who completed a videotaped structured interview. Each interview was rated for typical defense use by the Defense-Q. We obtained physician health care costs for 3 months before and after the interview, as well as medical diagnoses and measures of psychological functioning. RESULTS: A more adaptive defense profile significantly predicted lower future physician health care costs. These results were found when controlling for other psychosocial variables, before and after controlling for previous physician health care costs, and when testing only within a physically healthy subsample. Results of secondary analyses showed that a more adaptive defense profile was positively related to a number of psychosocial variables, such as nurse's rating of competence, lack of depressive symptoms, and days at work. CONCLUSIONS: The adaptiveness of a person's defense use in managing affect is important in predicting physician health care costs as well as psychosocial functioning.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».