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Enregistrement W4306179766 · doi:10.6000/2292-2598.2022.10.05.4

Occupational Balance Improves Subjective Health and Quality of Life Family with Mental Health Disorders

2022· article· en· W4306179766 sur OpenAlexvenueno aff
Sugeng Mashudi, Tukimin Bin Sansuwito, Dian Laila Purwaningroom, Fitayani Intan Pradani

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)Balance (ability)Mental healthIntervention (counseling)Schizophrenia (object-oriented programming)PsychologyGerontologyOccupational safety and healthMedicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Occupational Balance (OB) is an important determinant of subjective health and quality of life. This study aimed to examine occupational balance's impact on subjective health and quality of life in families with schizophrenia.
 Methods: We examined data from 60 adults over the age of 45.
 Results: Although the effect size was small to medium, OB was identified as an important factor. Independent variables influence subjective health while quality of life variables in the final model, either directly or indirectly.
 Conclusions: Our findings indicate that promoting better occupational balance can improve subjective health and quality of life. Further research in developing intervention programs based on occupational balance is needed to confirm the feasibility of the intervention and its effects on subjective health and quality of life of family members with schizophrenia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,342
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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