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Enregistrement W4395001395 · doi:10.1007/s44202-024-00148-z

Sociocultural determinants of psychological distress and coping among South Asian individuals with chronic illness

2024· article· en· W4395001395 sur OpenAlexaff
Ahtisham Younas, Hussan Zeb, Ijaz Arif, Aimal Khan, Arshad Ali, Akhtar Ali, Faisal Aziz

Notice bibliographique

RevueDiscover Psychology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, psychology, and well-being
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoping (psychology)Psychological distressPsychologyDistressSociocultural evolutionClinical psychologyPsychiatryAnxietySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sociocultural determinants affect the physical and mental well-being and coping of individuals with chronic illnesses. However, no studies have examined the relationship of sociocultural determinants with psychological distress and coping. The purpose of this study was to determine the levels of psychological distress and coping among individuals with chronic illness and identify sociocultural determinants affecting distress and coping. A cross-sectional design was used. Data were collected from a convenience sample of 384 individuals admitted to inpatient settings and attending outpatient clinics at two tertiary care hospitals. The validated Urdu-translated version of the Hospital Anxiety and Depression Scale, and the Brief COPE scales were used for data collection. The mean HADS-Depression score was (11.38 ± 2.53), and the HADS-Anxiety score was 13.42 ± 2.34), indicating high levels of depression and anxiety. The most commonly used coping strategies were problem-focused coping (15.95 ± 4.95), followed by emotion-focused coping (15.01 ± 2.33), and avoidance coping (13.89 ± 4.77). Higher levels of psychological distress in individuals with chronic illnesses underscore the importance of implementing community-based support approaches. Varied use of coping strategies was influenced by the type of chronic illness, living conditions, educational level, years of living with a chronic illness, family dynamics, and available support systems.

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)0,001
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,411 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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