MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,485
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Korean Society of Occupational TherapyMême sujetHealth and Wellbeing ResearchTravaux en français237 207