Alternative Coping Strategies and Decision Delay in Seeking Care for Acute Myocardial Infarction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: In attempting to manage acute myocardial infarction (AMI) symptoms, individuals often engage in coping strategies that cause them to delay seeking timely medical care. Review of the literature revealed that several coping strategies were examined in relation to AMI delay, but there were no studies investigating the extent of use of each coping strategy. The purpose of this study was to examine the extent of use of 15 coping strategies and their associations with the time taken to decide to seek medical care. SUBJECTS AND METHODS: Secondary data analyses were performed on a sample of 135 patients with AMI from Canada and the United States from whom data were collected via structured interviews. Descriptive analyses were used to identify the extent of use of alternative coping strategies. Spearman rho was used to test the associations of these strategies with decision delay. RESULTS AND CONCLUSIONS: The 3 most frequently used coping strategies were trying to relax, wishing/praying for symptoms to disappear, and discussing symptoms with someone. Nine coping strategies were significantly associated with decision delay. The findings of this study are useful in teaching patients about avoiding the use of coping strategies when faced with AMI symptoms. This can potentially help reduce delays in seeking care for AMI, which will result in better health outcomes for patients with AMI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».