Factors Affecting Self-Care Among Hypertensive Older Adults Dwelling in the Community: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Hypertension is a prevalent health problem in older adults, with better outcomes expected through proper self-care. However, little is known about the effects of cognitive function level on self-care in older adults living in the community. Methods: This cross-sectional study, conducted from October 2019 to January 2020, analyzed the effect of cognitive function on self-care in elderly individuals aged > 65 years with hypertension who visited a local general hospital for the treatment of hypertension. The Korean versions of the Mini-Mental State Examination (K-MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA-K) were used to assess cognitive function. The Hypertension Self-Care Behavior Scale (HBP-SC Behavior Scale) was used to analyze the subjects’ self-care, which was divided into diet behavior and health behavior (except diet). The general characteristics and degrees of self-care of the subjects were analyzed using descriptive statistics, and multiple regression analysis was used to analyze the factors affecting self-care. Results: Factors influencing HBP-SC diet behavior scores were religion (β =.27, SE = 0.69, p =.007) and MoCA-K scores (β =.31, SE = 0.08, p = .002). HBP-SC health behavior (except diet) scores were associated with comorbidities (β = −.20, SE = 0.60, p = .032), and the power of the model was 20%. However, there were no variables that significantly affected the total HBP-SC score, which included the diet behavior and health behavior (except diet) scores. Conclusions: Although there was no significant factor influencing the total HBP-SC score, religion, MoCA-K scores, and comorbidities were factors influencing diet behavior and health behavior (except diet). Therefore, tailored education takes into account religion, MoCA-K domains, and comorbidities is necessary to promote self-care in hypertensive older adults.
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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 | 0,025 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,036 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».