Association of depression and pain interference with disease-management self-efficacy in community-dwelling individuals with spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine factors influencing disease-management self-efficacy in individuals with spinal cord injury. DESIGN: A cross-sectional study. SUBJECTS/PATIENTS: Forty-nine community-dwelling individuals with chronic spinal cord injury (mean age 44 years) participated in the study. METHODS: Each subject was evaluated for disease-management self-efficacy (Self-efficacy for Managing Chronic Disease), depression (10-item Center for Epidemiologic Studies Depression Scale), pain interference (Pain Interference Scale), and availability of support (Interpersonal Support Evaluation List short form). Multiple regression analysis was performed to determine the relative contributions of these factors to disease-management self-efficacy. RESULTS: The mean disease-management self-efficacy score was 6.5 out of 10 (standard deviation 1.6). Bivariate correlation analysis showed that higher self-efficacy was significantly correlated with longer time since injury (r = 0.367, p = 0.010), better social support (r = 0.434, p = 0.002), lower pain interference (r = -0.589, p <0.001), and less severe depressive symptoms (r=-0.463, p=0.001). In multiple regression analysis, only lower pain interference and less severe depressive symptoms were significantly associated with higher disease-management self-efficacy (F 4,44=10.249, R2=0.482, p<0.001). CONCLUSION: Disease-management self-efficacy is suboptimal in many community-living people with spinal cord injury. This research suggests that rehabilitation of patients with spinal cord injury should include self-efficacy-enhancing strategies. Alleviation of depressive symptoms and pain self-management may be important for improving disease-management self-efficacy in this population, but this requires further study.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».