Exploring the link between chronic illness adaptation and health anxiety: insights from a primary care outpatient clinic in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Background.The rising life expectancy and advancements in health care have led to an upsurge in chronic diseases, highlighting the emergence of significant societal and public health challenges.Objectives.We aimed to examine the effects of the health anxiety of individuals with chronic diseases on their adjustment to their chronic diseases.Material and methods.This study was designed as observational, descriptive and cross-sectional.The population of the study consisted of individuals who had a chronic disease and were treated in a family medicine outpatient clinic for any reason between February and March 2022.The sampling method was determined to be probabilistic and sequential, and a total of 107 individuals aged 18 years and older who volunteered to participate in the study with these characteristics were included in the study.Data was collected using a questionnaire that included descriptive characteristics of the patients and researcher-generated information about the disease, as well as the Chronic Disease Adjustment Scale and the Health Anxiety Scale.Results.A statistically significant inverse relationship was found between patients' scores on the Health Anxiety Scale and scores on the Chronic Disease Adjustment Scale and the psychological and social adjustment subscales. Conclusions.With the interventions to be made on patients' health anxiety, it will be possible to adapt the patients to their chronic diseases so that regular drug use and social well-being will be possible for the patients.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».