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Enregistrement W4225316906

The mediating role of illness cognitions in the relationship between caregiving demands and caregivers' psychological adjustment

2022· article· en· W4225316906 sur OpenAlexaff
Fatemeh Akbari, Somayyeh Mohammadi, Mohsen Dehghani, Robbert Sanderman, M Hagedoorn

Notice bibliographique

RevueResearch Repository (Kingston University London) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLearned helplessnessFeelingPsychological interventionAffect (linguistics)CognitionDistressAssociation (psychology)Clinical psychologyMedicinePsychiatryPsychologyPsychotherapistSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study investigated whether illness cognitions mediated the relationship between caregiving demands and positive and negative indicators of adjustment in partners of patients with chronic pain. The sample of this cross-sectional study consisted of 151 partners (mean age=61.4 y, SD=13.6 y, 57% male) of patients with chronic pain (eg, back pain). The study was conducted in the Pain Centre of the University Medical Centre Groningen, The Netherlands, during November 2014 to June 2015. Participants completed questionnaires that assessed caregiving demands, illness cognitions, perceived burden, distress, positive affect, and life satisfaction. The results showed that among illness cognitions, acceptance of the illness mediated the association between caregiving demands and burden (b=0.16, 95% confidence interval [CI]: 0.05-0.28) and positive affect (b=−0.21, CI: −0.41 to −0.06). Helplessness mediated the association between caregiving demands and burden (b=0.46, CI: 0.26-0.69) and distress (b=0.35, CI: 0.19-0.53). Perceived benefits did not mediate any of these associations. The findings indicate that partners who experience more demands tend to appraise the consequences of the patients’ pain condition more negatively, which in turn is associated with their emotional adjustment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,290 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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