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Enregistrement W3181505694

암 환자의 수단적 일상생활활동 정도가 삶의 질에 미치는 영향 : 일개 종합병원을 대상으로

2012· article· ko· W3181505694 sur OpenAlexaboutno aff
김보라, 심민정, 장수빈, 김혜민, Jae‐Shin Lee

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Korean Society of Occupational Therapy · 2012
Typearticle
Langueko
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Wellbeing Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnalysis of varianceMixed-design analysis of variancePearson product-moment correlation coefficientMedicineMathematicsStatistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

목적 : 본 연구는 암 환자의 특성에 따른 수단적 일상생활활동과 삶의 질 차이를 확인하고 이들의 상관관계를 확인하고 자 하였으며 암 환자가 필요로 하는 작업수행영역과 삶의 질에 영향을 미치는 요소를 확인함으로써 암 환자의 삶의 질 향상을 위하여 작업수행에 바탕을 둔 환자중심적인 작업치료의 필요성을 제언하고자 한다. 연구방법 : 암으로 진단을 받은 만 18세 이상의 입원이나 외래로 치료를 받고 있는 암 환자 33명을 대상으로 하였다. 설 문지를 통하여 대상자의 특성을 조사하였고 Frenchay Activities Index(FAI)를 이용하여 수단적 일상생활활동 정도를 측정하였으며, Canadian Occupational Performance Measure(COPM)으로 작업수행영역을 확인하고, SF-36으로 삶 의 질을 측정하였다. 대상자의 특성에 따른 수단적 일상생활활동 정도와 삶의 질은 독립표본 t-test와 ANOVA를 사용 하였고, 수단적 일상생활활동 정도와 삶의 질 간의 상관관계는 피어슨 상관관계분석(Pearson’s Correlation Efficient) 을 사용하였다. 그리고 작업수행영역에 따른 삶의 질을 확인하기 위해 기술통계와 ANOVA를 사용하였으며, 삶의 질 영향 요인은 위계적 다중회귀분석을 통해 분석하였다. 결과 : 대상자는 입원 여부에 따라서 수단적 일상생활활동 정도에 차이가 있었으며, 직업, 경제상태, 입원 여부에 따라 삶 의 질에 차이를 나타내었다. 수단적 일상생활활동 정도와 삶의 질은 정적 상관관계를 보였고, 작업수행영역 중 여가에 의의를 둔 대상자가 가장 많았으며 생산적인 활동에 응답한 대상자의 삶의 질이 가장 높았다. 삶의 질에 영향을 미치는 요소로는 수단적 일상생활활동과 경제 상태인 것으로 나타났다. 결론 : 암 환자의 수단적 일상생활활동과 삶의 질은 유의한 관계가 있으며 암 환자의 삶의 질 향상을 위하여 작업수행을 바탕으로 한 환자중심적인 작업치료의 역할이 강조된다.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,193
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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