Personality Makes a Difference: Attachment Orientation Moderates Theory of Planned Behavior Prediction of Cardiac Medication Adherence
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To achieve a comprehensive understanding of patients' adherence to medication following acute coronary syndrome (ACS), we assessed the possible moderating role played by attachment orientation on the effects of attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control (PBC), as derived from the Theory of Planned Behavior (TPB; Ajzen, 1991), on intention and reported adherence. METHOD: A prospective longitudinal design was employed. During hospitalization, ACS male patients (N = 106) completed a set of self-report questionnaires including sociodemographic variables, attachment orientation, and measures of TPB constructs. Six months post-discharge, 90 participants completed a questionnaire measuring adherence to medication. RESULTS: Attachment orientations moderated some of the predictions of the TPB model. PBC predicted intention and reported adherence, but these associations were found to be significant only among individuals with lower, as opposed to higher, attachment anxiety. The association between attitudes and intention was stronger among individuals with higher, as opposed to lower, attachment anxiety. Only among individuals with higher attachment avoidance, subjective norms were negatively associated with intention to take medication. CONCLUSIONS: Cognitive variables appear to explain both adherence intention and behavior, but differently, depending on individuals' attachment orientations. Integrating personality and cognitive models may prove effective in understanding patients' health behaviors.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».