The Role of Time Perspective and Pain Experience in Loneliness of the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
Focusing on the predictors of loneliness in the elderly is a prerequisite for successful improvement of loneliness. The purpose of this study was to determine the role of time perspective and experience of pain in predicting loneliness. It was a descriptive correlational study. The statistical population consisted of all elderly people over 60 years old in Kermanshah in 2019. 200 elderly members of the Retirement Association were selected through convenience sampling. Zimbardo Time Scale Log (ZTPI), McGill's Revised Inventory (SF-MPQ), and Russell's Loneliness Inventory (UCLA) were used to collect information. The data were analyzed using Pearson's correlation and stepwise multiple regression analysis. Findings indicated a negative and inverse relationship between retrospective-positive, temperamental-pleasure-seeker and the future with loneliness, and there was a positive and direct relationship between the retrospective-negative, experimental-predictive variables and loneliness (P<0/01). The results of the stepwise regression analysis showed that the components of the outlook of retrospective-negative and temperamental-predictive were the most powerful variables for predicting loneliness. Also, emotional pain could predict elderly loneliness. These findings revealed influential concepts in providing care for the elderly and it could be taken in plans and programs to decreases elderly loneliness and increase their 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».