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Enregistrement W2903991454 · doi:10.1016/j.ijchp.2018.11.004

The role of vital exhaustion in predicting the recurrence of vascular events: A longitudinal study

2018· article· en· W2903991454 sur OpenAlexaff
Piroska Balog, Barna Konkolÿ Thege

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Clinical and Health Psychology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensWaypoint Centre for Mental Health CareUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHungarian Scientific Research Fund
Mots-clésHostilityPsychologyAnxietyDepression (economics)Psychological interventionBody mass indexClinical psychologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/OBJECTIVE: The aim of this study was to examine the role of vital exhaustion in predicting the recurrence of vascular events. METHOD: = 14.7 years), 395 (48.4%) of whom reported treatment for the reoccurrence of a vascular event during the four-year follow-up period. Concurrent effects of baseline vital exhaustion (measured by a shortened version of the Maastricht Questionnaire), depression (assessed by a shortened version of the BDI), anxiety (assessed by the HADS), and hostility (assessed by a shortened version of the Cook-Medley Hostility Scale) in predicting the recurrence of T2 vascular events were examined. The analyses were also controlled for traditional risk factors, such as age, education, body mass index, smoking, alcohol use, and lack of physical activity. RESULTS: The regression analyses showed that vital exhaustion scores significantly predicted the reoccurrence of vascular events even after controlling for all covariates. None of the other psychological predictors (depression, anxiety, and hostility) was significant in the final model. CONCLUSIONS: These results suggest that despite the partial conceptual overlap with several similar constructs, vital exhaustion is a distinct phenomenon that deserves consideration when planning and implementing interventions to reduce the risk of vascular diseases.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,232

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,433 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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