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Enregistrement W2884583775 · doi:10.1097/hco.0000000000000553

In sickness and in health

2018· review· en· W2884583775 sur OpenAlexaff
Heather Tulloch, Paul S. Greenman

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2018
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAttachment and Relationship Dynamics
Établissements canadiensInstitut du Savoir MontfortUniversité du Québec en OutaouaisUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionAffect (linguistics)DiseaseIntervention (counseling)CognitionQuality of life (healthcare)Clinical trialClinical psychologyPsychiatryNursingPsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To review the link between couple relationships and cardiovascular health, the plausible mechanisms by which relationship quality affects heart health, and to provide an overview of couple-based interventions aimed at improving cardiovascular health. RECENT FINDINGS: Marriage and the quality of the couple relationship bond are robust predictors of long-term health outcomes. Chronic relationship conflict and disconnection can be deadly. There are direct and indirect pathways by which couple relationship quality affect cardiovascular health. Direct pathways include effects of relationship quality on cardiovascular, neuroendocrine, and immune functioning. Indirect pathways include effects of emotional, cognitive and behavioural factors that impact lifestyle choices and adherence to treatment regimens. Effects of couple-based interventions addressing traditional cardiovascular risk factors have been null to modest and there is only one couple-based intervention that addressed relationship quality and heart health. On the basis of the literature, this is major oversight. We propose attachment-based interventions, such as our Healing Hearts Together program, for patients with heart disease and their partners. SUMMARY: Previous research indicates that couple-based interventions are promising. Large randomized controlled trials that aim to improve relationship quality among patients with CVD and their partners, as well as study mechanistic, surrogate, and clinical outcomes, are required to appropriately assess their impact.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,180
Tête enseignante GPT0,549
Écart entre enseignants0,369 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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