Measurement of psycho-emotional constructs and self-management in health of patients with Rheumatics diseases
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to measure the scores of psychoemotional and self-management constructs in patients with rheumatic diseases (RD), to compare these scores according to the RD type and to verify the influence of these measures on self-management in health.Methods: Cross-sectional study, carried out in an ambulatory of a public hospital of Brazil. Adult patients, with diagnosis of RD, responded to self-esteem, anxiety and depression, health and activation scales. Spearman’s correlation tests, independence tests, mean or median tests, multiple linear regressions evaluated the variables of interest at a significance level of .05.Results: Eighty-six patients (mean age = 45.23, SD = 14.30) were evaluated. High activation (mean = 65.83, SD = 14.20) and self-esteem scores (mean = 30.67, SD = 5.65) were observed, while moderate anxiety scores (mean = 8.21, SD = 4.37) and low scores for depression (mean = 6.37, SD = 3.98). Significant correlations were observed, from low to moderate magnitude, among other measures with activation (p < .05). There were weak correlations between activation and formal study time, self-esteem with age and family income, depression and number of comorbidities diagnosed or self-reported (p < .05). The RD type no affects any of the constructs evaluated.Conclusions: It was concluded that patients with rheumatic diseases presented high self-esteem, moderate anxiety levels and low levels of depression and a high level of activation. Lower number of diagnosed comorbities, higher formal study time was related to better self-management in health.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».