Self-efficacy as a predictor of patient-reported outcomes in adults with congenital heart disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Self-efficacy is a known predictor of patient-reported outcomes in individuals with acquired diseases. With an overall objective of better understanding patient-reported outcomes in adults with congenital heart disease, this study aimed to: (i) assess self-efficacy in adults with congenital heart disease, (ii) explore potential demographic and medical correlates of self-efficacy and (iii) determine whether self-efficacy explains additional variance in patient-reported outcomes above and beyond known predictors. METHODS: As part of a large cross-sectional international multi-site study (APPROACH-IS), we enrolled 454 adults (median age 32 years, range: 18-81) with congenital heart disease in two tertiary care centres in Canada and Switzerland. Self-efficacy was measured using the General Self-Efficacy (GSE) scale, which produces a total score ranging from 10 to 40. Variance in the following patient-reported outcomes was assessed: perceived health status, psychological functioning, health behaviours and quality of life. Hierarchical multivariable linear regression analysis was performed. RESULTS: Patients' mean GSE score was 30.1 ± 3.3 (range: 10-40). Lower GSE was associated with female sex ( p = 0.025), not having a job ( p = 0.001) and poorer functional class ( p = 0.048). GSE positively predicted health status and quality of life, and negatively predicted symptoms of anxiety and depression, with an additional explained variance up to 13.6%. No associations between self-efficacy and health behaviours were found. CONCLUSIONS: GSE adds considerably to our understanding of patient-reported outcomes in adults with congenital heart disease. Given that self-efficacy is a modifiable psychosocial factor, it may be an important focus for interventions targeting congenital heart disease patients' well-being.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».