Study of the Efficacy of Cognitive Behavioral Group Treatment on Anger Rumination and Resilience of Cardiovascular Patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION & PURPOSE: The purpose of the present study is to analyze the efficacy of cognitive behavioral group treatment on reducing anger rumination and increasing the resilience of cardiovascular patients.METHODOLOGY: The present study is quasi-experimental and follows a two- group pretest-posttest design. The statistical universe of the present study consists of all cardiovascular patients attending Tehran specialized treatment centers in 2015 for treatment of cardiovascular diseases. In the present study, 40 participants were selected from the research population and they were randomly assigned to two experimental and control groups (20 for experimental group and 20 for control group. For collecting data Sukhodolsky’s anger rumination scale questionnaire and Conner, K. M., & Davidson’s resilience scale questionnaire were implemented and for analyzing and examining the data multivariate covariance analysis test and single-variant covariance analysis have been employed.RESULTS: The research findings showed that cognitive behavioral group treatment leads to the reduction of mental rumination and increase of resilience among the group under the study and these results are statistically significant at 0.01 (P>0.01).CONCLUSION: According to the research finding it can be concluded that cognitive behavioral group treatment has a significant impact on this group and this treatment can be employed as an opposite solution to reduce the symptoms of those suffering from cardiovascular diseases and also to prevent the occurrence of such diseases.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».