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Enregistrement W2024564737 · doi:10.1080/03630242.2011.556699

Psychological Distress and Self-Care Engagement: Healing After a Cardiac Intervention

2011· article· en· W2024564737 sur OpenAlexaff
Maria I. Medved, Niva Piran

Notice bibliographique

RevueWomen & Health · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceDistressPsychologyContext (archaeology)Self-managementIntervention (counseling)Gene silencingClinical psychologyAnxietyRehabilitationMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silencing the self, a relational concept, occurs when individuals overvalue others' standards, self-sacrifice their needs for others, inhibit self-expression, and experience a sense of dividedness between their inner and outer self. Given the emerging literature highlighting the importance of relational beliefs and experiences in coronary heart disease, the contribution of a concept such as self-silencing to the cardiac healing process is valuable to consider. This study investigated self-silencing dimensions, psychological distress (anxiety and depressive symptoms), and self-care engagement after a serious cardiac event. Forty women and 80 men attending a rehabilitation program completed a series of questionnaires six months post-cardiac intervention. Multivariate regression analyses were performed to examine the role of self-silencing after the influence of cardiac health and sociodemographics were taken into account. Self-silencing was positively associated with anxiety and depressive symptoms for both sexes. For self-care engagement, sex interacted with some of the silencing dimensions. The findings were interpreted in the context of participants' attendance in a rehabilitation program. Women who are self-silencing may benefit from the self-care expectations associated with a cardiac program whereas for men, even engaging in cardiac self-care may be perceived as self-silencing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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