Notice bibliographique
Résumé
Objective To understand the happiness and quality of life of rural former paid blood donors affected with AIDS in Henan,analyze the relationship between happiness and quality of life,and discuss issues related with AIDS patients' well-being.Methods A descriptive cross-sectional design was used,and 94 AIDS patients with history of blood donation were selected from counties of Weishi,Zhenping and Tanghe in Henan province by using convenience sampling.The Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness(MUNSH)was used to measure subjective feeling of well-being,while the World Health Organization Quality of Life for HIV(WHOQOL-HIV BREF)Chinese version was used to measure the quality of life.Qualitative interviews and focus group discussions were conducted to investigate the care provided and the needs of the patients.Results Weishi county got the highest scores of happiness,followed by Zhenping county,and Tanghe county got the lowest scores.The difference in MUNSH scores among the three counties had statistical significance.MUNSH scores in Weishi and Zhenping counties were significantly different with those in Tanghe county,but the difference in MUNSH scores between Weishi and Zhenping counties were insignificant.The QOL scores were higher in Weishi(359.00±53.26)than in Zhenping(319.08±54.85)and Tanghe(248.24±61.20)There were significant differences(P0.01)in either area scores or total scores among the three counties.The impact factors on AIDS patients' happiness and quality of life included their individual health conditions and HIV serological status.The results of the interviews showed that the participants felt satisfied with their present living environment.Conclusion The main factors influencing AIDS patients' happiness are their health condition and the HIV serological status.Smiling face and ladder scale measurements are more effective in comparison with WHOQOL-HIV BREF and MUNSH.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».