Effectiveness of compassion-focused therapy in alexithymia, adaptive behavior, treatment adherence, and biological factors in patients with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: The diabetic patients experience a plethora of emotional problems besides physiological physical problems, which can affect the course of their disease. Therefore, the purpose of the present study was to investigate the effectiveness of compassion focused therapy (CFT) on alexithymia, adaptive behavior, treatment adherence, and Blood sugarof patients with type 2 diabetes. Materials and Methods: In this research, a quasi-experimental design with pretest-posttest and control group was adopted. The study population includes patients with type 2 diabetes in Ahvaz in 2020 that referred to my center. The sample size (n=30) was selected using availability sampling method, who were randomly and equally assigned to experimental (CFT), and control group. To collect research data, the Toronto Alexithymia Scale, the Psychosocial Adjustment with Illness Scale, the Treatment Adherence Questionnaire, and the Blood sugar test were used. The CFT group received 8 sessions of intervention (each for 2 h). Multivariate analysis of covariance was used to data analysis. Results: The results showed that CFT had a significant effect on alexithymia (F=9/27, p=0/006), adaptive behavior (F=6/75, p=0/016), and treatment adherence (F=15/26, p=0/001) of patients with type 2 diabetes in the post-test. There was no significant difference between the experimental and control groups in Blood sugartest (F=0/08, p=0/786). Conclusion: Based on the findings, it can be concluded that CFT is effective in increasing the level of adaptive behavior and adherence to treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».