Development of a Structural Model of Quality of Life for Cardiac Patients Based on Health Locus of Control and Illness Perception with the Mediating Role of Alexithymia
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aimed to develop a structural model of the quality of life for cardiac patients based on health locus of control and illness perception with the mediating role of alexithymia in the cardiac patient population visiting hospitals in Tehran. Methods and Materials: The research method was correlational. A total of 281 patients were selected through purposive sampling and responded to the Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire, the Illness Perception Questionnaire, the Multidimensional Health Locus of Control Scale, and the Toronto Alexithymia Scale. Data analysis was conducted using structural equation modeling. Findings: The results indicated that the structural model of quality of life for cardiac patients based on health locus of control and illness perception, mediated by alexithymia, was a good fit. Additionally, there was a significant positive relationship between health locus of control and illness perception with quality of life (p < 0.05), a significant negative relationship between alexithymia and quality of life (p < 0.05), and a significant negative relationship between health locus of control and illness perception with quality of life (p < 0.05). Conclusion: Attention to health locus of control and providing training to strengthen internal locus of control, designing psychological interventions based on illness perception, and training in emotional expression and management for psychosomatic patients like those with cardiac conditions are recommended.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».