Factors Associated With Hope and Quality of \nLife in Patients With Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Psychological resources such as hope have been \nsuggested to affect quality of life (QoL) positively in patients \nwith heart disease. However, little information regarding the relationship \nbetween these two constructs is available. \nPurpose: Thiswork was aimed at examining the factors associated \nwith hope and QoL in patients with coronary artery disease. \nMethods: In this descriptive work, perceived QoL and hope \nwere assessed in 500 patients with heart disease. The information \nwas collected using the McGill QoL Questionnaire, demographic \nvariables, and the Herth Hope Index. The Pearson correlation \ntest and general linear model were used to examine correlations \nthrough SPSS Version 22. \nResults: A considerable correlation was discovered between \nQoL and hope (r = .337, p < .001).Multivariate analyseswith regression \nrevealed that religious beliefs and social support both \nhad significant and positive effects on the total perceived hope \nof patients and that patient age had a considerable negative impact \non QoL ( p < .05). None of these factors had a significant \nimpact on hope ( p < .05). In addition, the total QoL had a significant \nand positive effect on patient feelings and thoughts, \nwhereas the physical problems component of QoL had a significant \nand negative effect on hope ( p < .05). Participants with \nhigher levels of education reported more hope. \nConclusions: QoL relates significantly to self-perceived hope in \npatients. Understanding QoL and hopefulness in patients with \ncoronary artery disease has implications for nurses and other \nhealthcare professionals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».