Determinants of self-efficacy in patients with Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Self-efficacy is the individual's assessment of his or hers ability to complete a specific task successfully and has been closely related to self-management and quality of life in several diseases. OBJECTIVE: To investigate self-efficacy in a population of Parkinson's disease (PD) patients in Mexico and study the factors that are associated with this measure. METHODS: We carried out a cross-sectional observational study involving patients with PD in an outpatient neurology clinic in Mexico, using the following instruments: Spanish version of the Chronic Disease Self-Efficacy Scale (CDSES), Quality of Life Questionnaire PDQ-8, Movement Disorders Society-Unified Parkinson's disease Rating Scale (MDS-UPDRS), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Non-Motor Symptom Scale (NMSS). Clinical and demographic variables were also recorded. RESULTS: We included 73 patients with a mean age of 65 years and most patients were male. Patients with lower CDSES scores (<7.75) had worse scores in MDS-UPDRS, NMSS, and PDQ-8 scales. CDSES scores were significantly correlated with MDS-UPDRS Part I (r=-0.497, p=<0.001), Part II (r= -0.271, p=0.020), Part III (r=-0.304, p=<0.001), PDQ-8 (r=-0.472, p=<0.001), and NMSS (r=-0.504, p=<0.001). Furthermore, when assessing the simultaneous effect of covariates associated with CDSES score, only Mood/Apathy domain of NMSS was significant (beta= -0.446, t= -3.807, p= 0.012). CONCLUSIONS: PD patients with lower self-efficacy scores had worse motor and non-motor symptomatology and quality of life. Mood/Apathy disorders were negatively associated with self-efficacy and contributed significantly to this measure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».