Depressive Symptoms Moderated the Effect of Chronic Illness Self-Management Training on Self-Efficacy
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Identifying moderators of the effects of self-efficacy enhancing interventions could facilitate their refinement and more targeted, cost-effective delivery. Current theories and data concerning the potential moderating effect of depressive symptoms on interventions to enhance patient chronic illness self-management self-efficacy are conflicting. OBJECTIVES: To explore the moderating effect of depressive symptoms on the effect of an intervention to enhance patient self-efficacy for self-managing chronic illness. RESEARCH DESIGN: Regression analyses using baseline and postintervention (6 weeks) data from an ongoing randomized controlled trial. SUBJECTS: Patients (N = 415) aged >or=40 years recruited from a primary care network in Northern California with arthritis, asthma, chronic obstructive pulmonary disease, congestive heart failure, depression, and/or diabetes mellitus, plus impairment in >or=1 basic activity, and/or a score of >or=4 on the 10-item Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D). MEASURES: Stanford self-efficacy scale, self-reported depression, CES-D, and Medical Outcomes Study Short Form health status questionnaire (SF-36) Mental Component Summary score. RESULTS: Regression analyses revealed the intervention was effective primarily in those with self-reported depression (interaction effect F = 8.24, P = 0.0003), highest CES-D score category (F = 5.68, P = 0.0037), and lowest (most depressed) Mental Component Summary-36 tercile (F = 4.36, P = 0.0135). CONCLUSIONS: Individuals with more depressive symptoms seem more likely to experience self-efficacy gains from chronic illness self-management training than individuals with less depressive symptoms. Future self-management training studies should stratify subjects within study groups by depressive symptom level to further explore its potential moderating effect.
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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 découle