Journal of Korean Academy of Fundamentals of Nursing
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v.20
no.2
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pp.168-176
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2013
Purpose: The purpose of this study was to identify factors affecting quality of life according to Body Mass Index (BMI) of women college students. Methods: The research design was a descriptive survey design using a convenience sampling. Data were collected using self-report questionnaires. Participants were 348 women college students. Data analysis was done using SPSS/WIN 18.0 program for descriptive statistics, Pearson correlation coefficients and hierarchial multiple regression. Results: According to BMI, 3 groups of students were identified. Differences between the groups for quality of life were significant. The major factors affecting quality of life in the underweight group were departments (college), body stress and ego-resilience which explained 27.9% of the variance in quality of life. Body stress and ego-resilience were significant predictors explaining 23.1% of the variance in quality of life in the normal weight group. Ego-resilience was also a significant predictor in the overweight group explaining 15.2% of the variance in quality of life. Conclusion: Findings indicate a need to decrease body stress and strengthen ego-resilience to improve quality of life of women college students. Further studies are needed to examine nursing intervention strategies for improving quality of life for women college students.
Purpose: The purpose of this study is to explore the roles and function of family in mediating the relationship between depression and quality of life of patients with Parkinson's disease (PD). Most studies have found that depression is particularly common in patients with PD and further associated with poor quality of life. Family function, as a mediator, is based on a strength orientation perspective that emphasizes not only their responsibilities and risks but also recuperative powers and growth potential. Methods: Overall 157 adults with idiopathic Parkinson's disease were enrolled in this study via outpatient clinic and completed a set of assessment to measure depression using BDI, family APGAR questionnaire, and patients' quality of life using PDQ-8. Hierarchical multiple regression analysis was conducted to examine the mediating role of family APGAR score in the relationship between BDI and PDQ-8. Results: Patients' depression, gait disturbance, duration of illness, and family function were statistically significant on quality of life. These factors accounted for 60% of the variance in quality of life. Family function has a partial mediating effect on the relationship between depression and quality of life. Conclusion: Findings from the study suggest that although PD patients' depression impacts their quality of life, by having strong family function, the extent to which depression impacts the quality of life can be favorably mitigated. Additionally, these outcomes have important implications for future model development regarding PD patients.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.6
no.2
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pp.25-36
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2018
Purpose : The aim of this study was to investigate the influences of personality traits on depression and quality of life of stroke outpatients receiving rehabilitation therapy. Methods : The current study included 52 outpatients who received occupational therapy in a rehabilitative and general hospital located in Incheon. Their personality traits were assessed using the Big Five Inventory-Korean Version (BFI-K), and depression was measured using the Beck Depression Inventory (BDI). Quality of life was evaluated using the Stroke Specific Quality of Life (SS-QOL) scale. The collected data were analyzed to identify the effects of personality traits on depression and quality of life using a multiple regression analysis. Result : Neuroticism and depression were significantly correlated (p<.05), and neuroticism and agreeableness were significantly correlated with quality of life (p<.05). Additionally, depression and quality of life were significantly correlated (p<.05). Neuroticism affected depression significantly ($R^2=.503$, p<.05). Among the five personality traits, neuroticism, agreeableness, and extraversion had a significant effect on quality of life ($R^2=.474$, p<.05). Conclusion : These findings suggest that personality traits need to be considered in order to improve the quality of life of stroke patients.
Purpose: This study was designed to test structural equation modeling of the quality of life of stroke survivors in order to provide guidelines for development of interventions and strategies to improve their quality of life. Methods: The participants in the study were patients who visited the neurology outpatient department of a tertiary hospital in Seoul between June 25 and October 15, 2009. Data collection was carried out through one-on-one interviews. Demographic factors, functional independence, social support, nutritional status, post-stroke biobehavioral changes and quality of life were investigated. Results: The final analysis included 215 patients. Fitness of the hypothetical model was appropriate (${\chi}^2$=111.5, p=.000, GFI=.926, AGFI=.880, RMSA=.068, NFI=.911, CFI=.953). Functional dependency, social support and post-stroke biobehavioral changes were found to be significant explaining variance in quality of life. Post-stroke biobehavioral changes had the strongest direct influence on quality of life. Nutritional status had an indirect effect on the quality of life. Conclusion: To improve the quality of life of stroke survivors, comprehensive interventions are necessary to manage post-stroke biobehavioral changes, and strengthening social support networks that can contribute to enhancing the quality of life of stroke survivors.
Purpose: The purpose of this study was to describe the relationship between resilience and health-related quality of life and to identify the effect of resilience on health-related quality of life in children with chronic illness. Method: The participants in this study were 71 children who were seen at one of 3 hospitals, either in outpatient clinics or as admitted patients. The data were collected from March to October, 2005 and descriptive statistics, t-test or ANOVA, Pearson correlation coefficient and stepwise multiple regression were used to analyze the data. Result: Health-related quality of life was slightly low with a mean score of 2.85 (range 1-5). Health-related quality of life was significantly different according to age. There was a significant correlation between resilience and health-related quality of life. Resilience was a predictor of health-related quality of life and accounted for 45% of the variance. Conclusions: Resilience was shown to influence health-related quality of life of children with chronic illness. These findings suggest that the interventions to enhance resilience would be effective for the improvement of health-related quality of life.
Purpose: The purpose of this study was to identify the relationship between sense of coherence and quality of life in the freshman nursing students. Method: The subjects of this study were 377 freshmen of nursing colleges. Data were collected through structured questionnaires of sense of coherence and quality of life. Data analysis was done using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient and canonical correlation analysis. Result: There was static correlation between sense of coherence and quality of life in the freshman nursing students. And high correlation with quality of life were meaningfulness in sense of coherence and psychological domain in quality of life. Conclusion: These results were shown very important to improve meaningfulness in sense of coherence and psychological domain in quality of life to raise the quality of life in the freshman nursing students. Therefore, in order to improve the quality of life, it is necessary to develop a nursing intervention program that focus on stress, and psychological health.
Purposes: Quality of life is an important health outcome for hemodialysis patients. The purposes of this study were to identify the level of quality of life and to identify the predictors of quality of life among hemodialysis patients. Method: A descriptive correlational study was conducted. Data were collected from 103 hemodialysis patients at the hospitals in a community using structured questionnaire and medical record. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, correlation, and stepwise multiple regression. Results: Quality of life among hemodialysis patients was relatively lower than that of previous studies. In the final analysis, quality of life was predicted by presence of comorbidity, emotional health, gender, physical health, and knowledge of disease. These variables accounted for 45% of variance of the quality of life. The presence of comorbidity was the most significant predictor of quality of life among hemodialysis patients. Conclusion: Interventions to increase quality of life among hemodialysis patients such as health promotion program and educational program for dietary compliance are needed. These must be developed and applied.
Purpose: The purpose of this study was to identify the influencing factors on health related quality of life in middle age. Methods: Data were as collected by self-reported questionnaires from 303 middle age adults. Data analysis was done using SPSS/WIN 17.0 program for descriptive statistics, Pearson correlation coefficients and stepwise multiple regression. Results: The average score of health related quality of life was $79.50{\pm}0.40$. Health related quality of life was statistically significant differences according to gender, education, economic status and disease. The health related quality of life was significantly correlated with fatigue, depression, stress, social support, somatic attribution, psychological attribution, normalizing attribution and type D personality. The major factors that affect health related quality of life in middle age were stress, fatigue, type D personality and normalizing attribution, which explained 51.3% of health related quality of life. Conclusion: The findings can provide the basis for the development of nursing interventions to improve health related quality of life. Furthermore, more studies are needed to explore variables that influence on the health related quality of life in middle age.
Purpose: The purpose of the study was to identify levels of hope, self-esteem, and quality of life, and to find correlations among these variables in people with spinal cord injury. Methods: This study was a cross-sectional descriptive survey. The data were collected by survey interview in 2010 from 120 people with spinal cord injury living in the community. To measure hope, self-esteem and quality of life, the Dispositional Hope Scale, Self-Esteem Scale, and World Health Organization's Quality of Life Instrument were utilized respectively. The data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation and stepwise multiple regression analysis using SPSS version 12.0. Results: Mean score of hope was 2.56 and that of self-esteem was 3.23. Mean score of quality of life was 3.01. Statistically significant relationships were found between quality of life and hope (r=.73, p<.001), and between quality of life and self-esteem (r=.67, p<.001). Multiple regression analyses showed that hope and self-esteem were statistically significant in predicting quality of life with the explanatory power of 59.1%. Conclusion: The results of this study indicate that nursing interventions fostering hope and self-esteem should be integrated in developing rehabilitation programs to improve quality of life for people with spinal cord injury.
This paper aims at measuring the quality of life in the context of social well being. To meet this purpose, several objective and subjective indicators of the quality of life were selected them the recent theoretical studies in thisfield. Then, a zuestionnaire survey was made on random sampled urban failies to find out the relationship among the two sets of indicators and the quality of family life. The data obtained from the survey were analyzed using Pearson's correlation analysis, multiple regression methods and One-way ANOVA. RESULTS : 1. The quality of life of the high-income earners is higher than that of the low-income earners. 2. The quality of life tends to be high in the family with spouse'high educational background. 3. The degree of coctribution of the objective and subjective indicator to the quality of life was very high. 4. The objective indicator and the subjective indicator concerning the quality of life was closely related.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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