Analysis on influencing factors of subjective well-being among geriatric patients with fractures
Notice bibliographique
Résumé
Objective To identify the influencing factors of the subjective well-being of geriatric patients with fractures and to provide a theoretical basis for targeted nursing interventions .Methods The Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness （ MUNSH ） , Social Support Rating Scale （ SSRS ） , Medical Coping Modes Questionnaire （ MCMQ ） and general questionnaire were used to survey 45 geriatric patients with fractures within one-week after hospitalization .Results The score of subjective well -being was （25.77 ±12.03 ） in the participants.Among the targeted group of geriatric patients with fractures , the subjective well-being was positively correlated with subjective support and objective support （r=0.547, 0.649, respectively;P〈0.05）, and negatively correlated with the resignation coping style （r=-0.707,P〈0.05）. The subjective well-being was negatively correlated with the factors of spouse and living conditions （ r =-0.311, -0.347, respectively;P〈0.05）, while it was positively correlated with income （ r=0.535,P〈0.01）.Conclusions Favorable social support and coping style , sound family structure and living conditions as well as relatively high income will help to improve subjective well-being of geriatric patients with fractures . Nurses should provide targeted nursing intervention , while the society and families should care the elderly . Key words: Elderly; Fractures; Social support; Subjective 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».