Understanding the Impact of Obsessive-Compulsive Personality Traits on the Management of Chronic Illness: A Phenomenological Study
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the impact of obsessive-compulsive personality traits on the management of chronic illness. A qualitative research design was used, focusing on semi-structured interviews with 20 participants who exhibited obsessive-compulsive personality traits and were managing chronic illnesses. Participants were recruited from outpatient clinics, support groups, and online forums. Data collection continued until theoretical saturation was achieved. The interviews were transcribed verbatim and analyzed using NVivo software. The analysis involved coding and identifying themes and subthemes to capture the essence of participants' experiences. The analysis revealed three primary themes: rigidity in daily routines, health anxiety and hyper-vigilance, and emotional and psychological impact. Participants described a reliance on structured schedules and routines, which, while helpful in managing their illness, often led to significant stress when disrupted. Health anxiety manifested as constant monitoring and fear of contamination, contributing to heightened stress and anxiety. The emotional toll included feelings of inadequacy, self-criticism, and emotional exhaustion. These findings align with previous research on the pervasive effects of obsessive-compulsive traits on mental health and daily functioning, emphasizing the dual role of these traits in facilitating and complicating chronic illness management. Obsessive-compulsive personality traits significantly impact the management of chronic illnesses, influencing behaviors and emotional well-being. The study highlights the need for tailored interventions that address both the psychological and practical aspects of illness management. Future research should include larger and more diverse samples and explore the effectiveness of various interventions. Healthcare providers should develop individualized care plans to support patients with these traits, enhancing their quality of life and illness outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».