Factors Associated With Hope and Quality of Life in Patients With Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psychological resources such as hope have been suggested to affect quality of life (QoL) positively in patients with heart disease. However, little information regarding the relationship between these two constructs is available. PURPOSE: This work was aimed at examining the factors associated with hope and QoL in patients with coronary artery disease. METHODS: In this descriptive work, perceived QoL and hope were assessed in 500 patients with heart disease. The information was collected using the McGill QoL Questionnaire, demographic variables, and the Herth Hope Index. The Pearson correlation test and general linear model were used to examine correlations through SPSS Version 22. RESULTS: A considerable correlation was discovered between QoL and hope (r = .337, p < .001). Multivariate analyses with regression revealed that religious beliefs and social support both had significant and positive effects on the total perceived hope of patients and that patient age had a considerable negative impact on QoL (p < .05). None of these factors had a significant impact on hope (p < .05). In addition, the total QoL had a significant and positive effect on patient feelings and thoughts, whereas the physical problems component of QoL had a significant and negative effect on hope (p < .05). Participants with higher levels of education reported more hope. CONCLUSIONS: QoL relates significantly to self-perceived hope in patients. Understanding QoL and hopefulness in patients with coronary artery disease has implications for nurses and other healthcare professionals.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».