Relationship of the Sense of Coherence and E-health literacy With Health Anxiety in Older Women
Notice bibliographique
Résumé
ObjectivesThis study aims to investigate the relationship of the sense of coherence and e-health literacy with health anxiety in older women.Methods & Materials This is a cross-sectional study on 350 older women from Richmond Hill, Ontario, Canada, who were selected using a convenience sampling method.The health anxiety inventory (HAI), the sense of coherence scale (SOCS), and the eHEALS were employed to collect data.Data analysis was done using the Pearson correlation test (to evaluate the relationships between variables) and multiple linear regression (to identify predictors of health anxiety), conducted in SPSS software, version 27. ResultsThe participants' mean age was 71.43±5.62 years.The sense of coherence (r=-0.35,P<0.001) and e-health literacy (r=-0.42,P<0.001) had a significant negative correlation with health anxiety.Regression analysis showed that both sense of coherence and e-health literacy significantly predicted the health anxiety, with e-health literacy having a stronger impact (β=-0.42,t=-7.89,P<0.001) compared to the sense of coherence (β=-0.43,t=-7.00,P<0.001).The model explained 22% of the variance in health anxiety (R²=0.20,F=4.89, P=0.003).Conclusion The sense of coherence and e-health literacy are significantly associated with health anxiety in older women.Enhancing the sense of coherence and e-health literacy may be effective in mitigating the health-related anxiety in older women.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».