The chronic disease helplessness survey: developing and validating a better measure of helplessness for chronic conditions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Learned helplessness develops with prolonged exposure to uncontrollable stressors and is therefore germane to individuals living with pain or other poorly controlled chronic diseases. This study has developed a helplessness scale for chronic conditions distinct from previous scales that blur the conceptualization of control constructs. Extant measures commonly examine controllability, not the three pillars of helplessness identified by Maier and Seligman (1976): cognitive, emotional, and motivational/motor deficits. Methods: Individuals who self-report a chronic pain condition (N = 350) responded to a Chronic Disease Helplessness Survey (CDHS) constructed to capture cognitive, motivational/motor, and emotion deficits. Exploratory factor analysis (EFA; N = 200) and confirmatory factor analysis (CFA; N = 150) were performed. The CDHS was assessed for convergent and discriminant validity. Results: A three-factor solution corresponding to cognitive, emotional, and motivational/motor factors was identified by EFA. The solution exhibited sufficient model fit and each factor had a high degree of internal consistency. The CDHS was significantly associated with greater pain intensity and interference, PCS helplessness, lower perceived pain control, and lower general self-efficacy. Individuals with diabetes generally experience greater control strategies over daily symptoms (e.g., diet, oral medications, and insulin) than patients with chronic pain and in this study displayed significantly lower CDHS scores compared to individuals with chronic pain, demonstrating discriminant validity. Conclusions: This study provides preliminary evidence that the three-factor CDHS is a psychometrically sound measure of helplessness in individuals with chronic pain.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle