MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2510196979 · doi:10.1590/1518-8345.1205.2786

Sociodemographic factors and health conditions associated with the resilience of people with chronic diseases: a cross sectional study

2016· article· en· W2510196979 sur OpenAlexaff
Julia Estela Willrich Böell, Denise Maria Guerreiro Vieira da Silva, Kathleen Hegadoren

Notice bibliographique

RevueRevista Latino-Americana de Enfermagem · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological resilienceBody mass indexCross-sectional studyKidney diseaseDiabetes mellitusMedicineObservational studyType 2 diabetesMultivariate analysisChronic diseaseDiseaseGerontologyType 2 Diabetes MellitusDemographyPsychologyInternal medicineEndocrinologyPathologySocial psychologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: to investigate the association between resilience and sociodemographic variables and the health of people with chronic kidney disease and / or type 2 diabetes mellitus. METHOD: a cross-sectional observational study performed with 603 people with chronic kidney disease and / or type 2 diabetes mellitus. A tool to collect socio-demographic and health data and the Resilience Scale developed by Connor and Davidson were applied. A descriptive and multivariate analysis was performed. RESULTS: the study participants had on average 61 years old (SD= 13.2), with a stable union (52.24%), religion (96.7%), retired (49.09%), with primary education (65%) and income up to three minimum wages. Participants with kidney disease showed less resilience than people with diabetes. CONCLUSION: the type of chronic illness, disease duration, body mass index and religious beliefs influenced the resilience of the study participants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,358 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations56
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevista Latino-Americana de EnfermagemMême sujetResilience and Mental HealthTravaux en français237 207