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Enregistrement W2137913869 · doi:10.5539/ass.v8n9p23

Religious Coping as Mediator between Illness Perception and Health-Related Quality of Life among Chronic Kidney Disease Patients

2012· article· en· W2137913869 sur OpenAlexvenueno aff
Norhayati Ibrahim, Asmawati Desa

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Spirituality, and Psychology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoping (psychology)Clinical psychologyPsychologyPerceptionDiseaseTimelineMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

End-stage renal disease (ESRD) a raising global pandemic known to cause psychological dysfunction but not well studied. The purpose of this study was to measure the influence of illness perception and religious coping strategies on patients’ health-related quality of life (HRQoL) and to identify direct or indirect predictors of religious coping on illness perception and HRQoL of ESRD patients. This study involved 274 patients with ESRD who were on chronic maintenance dialysis. Test instruments used included Revised Illness Perception Questionnaire (IPQ-R) to measure patients’ perception towards the illness, Religious Coping Strategies questionnaire (RCS) to determine patients' nature of religious coping and Short-Form 36 (SF-36) questionnaire to measure their HRQoL. Results showed that almost all components of illness perception and religious coping strategies were significantly correlated with HRQoL in both aspects of physical component summary (PCS) and mental component summary (MCS). In addition, the findings showed religious coping as a mediator between several illness perception components namely timeline, illness coherence, personal control, consequences and cyclical with PCS and MCS. Attention should be given especially to illness perception and positive religious coping variables in any intervention program to improve the HRQoL of ESRD patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,343 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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