Quality of Life in Coronary Heart Disease Patients: The Role of Defense Mechanisms and Alexithymia with Mediation of Psychological Distress
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronary heart disease leads to negative consequences, diminished health-related quality of life, and increased mortality. Objectives: This study aimed at predicting the quality of life of patients with coronary heart disease based on defense mechanisms and alexithymia with the mediating role of psychological distress. Methods: In a cross-sectional descriptive study, 300 patients with coronary heart disease, who had referred to the specialized heart center of Ayatollah Madani governmental hospital in Khorramabad city of Lorestan were selected by the convenience sampling method from February to July 2015. Depression, anxiety, and stress scales, the mac-new health-related quality of life questionnaire for patients with heart disease, the Toronto alexithymia scale, the defensive styles scale and a demographical checklist were used for data collection. Descriptive indices were analyzed by SPSS-19 and structural equation model with AMOS was used for analysis of the inferential statistics. Results: According to the structural equation model, the path coefficient related to the effect of defense mechanisms on alexithymia (β = 0.65), alexithymia on the quality of life (β = -0.26), alexithymia on psychological distress (β = 0.51), and psychological distress on the quality of life (β = -0.58) were statistically significant (P < 0.001). However, the path of the defense mechanisms to psychological distress and the path of defense mechanisms to quality of life were not significant (P > 0.05). Conclusions: Defense mechanisms and alexithymia had a significant role in predicting the quality of life of patients with coronary heart disease. It is recommended that clinical specialists should design appropriate clinical trials or modify the current and future interventions on the basis of the results of such studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».