EXPLORING THE EFFICACY AND FEASIBILITY OF LIFESTYLE INTERVENTIONS AND STRESS MANAGEMENT TECHNIQUES, IN MANAGING AND PREVENTING CARDIOVASCULAR DISEASES
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cardiovascular diseases (CVD) constitute a significant burden on healthcare systems worldwide, given their chronic nature and high mortality rates. Despite advancements in technology and clinical understanding, the psychological dimensions of CVD remain relatively understudied. Objective: This research aims to ascertain the prevalence of psychological disturbances among patients receiving outpatient treatment for CVD. Methods: A descriptive-quantitative cross-sectional study was conducted, utilizing instruments such as a sociodemographic questionnaire, the Brief Symptom Inventory (BSI), the Beck Depression Inventory (BDI-II), and the Brief Cope Scale. Data were collected between March and April 2022 at the outpatient clinic of Hospital Estadual de Urgências de Goiás Dr. Valdomiro Cruz. Descriptive statistics, including absolute and relative frequencies, means, medians, and standard deviations (SD), were employed to analyze sociodemographic and clinical variables. Results: The study revealed a notable prevalence of psychological symptoms among patients undergoing outpatient treatment for cardiovascular disease. Predominant symptoms included psychoticism, anxiety, and depression, while instrumental support, emotional support, and religiosity emerged as primary coping strategies. Conclusion: Psychological symptoms, notably psychoticism, anxiety, and depression, are prevalent among patients undergoing outpatient treatment for cardiovascular disease. Understanding and addressing these psychological aspects are crucial for comprehensive patient care and improved treatment outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».