Relationship Between Illness Adaptation and Type D Personality in Hemodialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although the impact of Type D personality on individuals with various chronic health conditions has been widely studied, its role in hemodialysis patients remains unclear. This study aimed to explore the relationship between illness adaptation and Type D personality in hemodialysis patients and to examine the sociodemographic and clinical characteristics that influence illness adaptation. METHODS: This cross-sectional study was conducted in hemodialysis units in western Turkey from November 2021 to November 2022. Data were collected using a Personal Information Form, the Adaptation to Chronic Illness Scale, and the Type D Personality Scale. Descriptive statistics, t-tests, ANOVA, Pearson's correlation, and multivariate linear regression analysis were applied to analyze the data. RESULTS: A total of 138 hemodialysis patients participated in the study. The mean score for adaptation to chronic illness was 80.6 ± 13.6. Among these patients, 38.4% had Type D personality. A negative correlation was found between illness adaptation and Type D personality (r = -0.683, p < 0.001). Regression analysis revealed that Type D personality (β = -0.255), gender (β = -0.087), age (β = 0.137), education level (β = 0.152), economic status (β = 0.177), and hemodialysis duration (β = 0.307) were significant predictors of illness adaptation. CONCLUSION: Healthcare providers should offer individualized psychosocial care and counseling services to enhance illness adaptation in hemodialysis patients. In particular, strategies to improve adaptation should be tailored for patients with Type D personality traits.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».