The Impact of Self-Management Abilities, Sleep Quality, and Anxiety on the Well-Being of Patients With Benign Prostatic Hyperplasia: A Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Current benign prostatic hyperplasia (BPH) management prioritizes urological symptoms while neglecting psychological impacts on subjective well-being (SWB). Although chronic disease-SWB associations are established, limited evidence exists regarding interactive effects of psychosocial factors (sleep, anxiety, self-management) in BPH populations. This multicenter cross-sectional study enrolled 412 BPH patients from 6 tertiary hospitals in Northwest China. Validated instruments assessed key variables: Pittsburgh Sleep Quality Index for sleep quality, Self-Rating Anxiety Scale for psychological distress, Memorial University of Newfoundland Happiness Scale for SWB, and Chinese Self-Management Ability Scale for behavioral competencies. Structural equation modeling elucidated pathway relationships. Of the patients, 72.5% experienced sleep disorders, and 79.0% reported anxiety. Regression analysis indicated that income (β = 1.378, P < .01) and self-management abilities (β = 0.074, P < .01) positively impacted SWB, while anxiety (β = −0.155, P < .01) and sleep disorders (β = −0.581, P < .01) negatively affected it. The structural equation model revealed a direct effect of self-management abilities on SWB of 0.20 and an indirect effect of 0.16. This study contributes to the field by proposing a comprehensive, patient-centered model of care that can improve both the quality of life and long-term outcomes for BPH patients.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».