Purpose: The purpose of this study was to investigate the current state and trends of factors influencing the quality of life in low- income elders living at home. Methods: To carry out this study we established the patient, intervention, comparison, outcomes (PICO) strategy, reviewed 241 published documents from both national and international electronic databases, and finally selected 9 references based on inclusion and exclusion criteria alone. The quality of selected references was assessed using 15 questions. Two reviewers independently examined titles and abstracts and assessed whether each met the predefined inclusion and exclusion criteria. Results: The following factors were significantly associated with quality of life in low- income elders: (1) demographic factors such as number of children, income, and age; (2) health - related factors such as joint exercise capacity, activities of daily living/instrumental activities of daily living, health perception, health promotion behavior, and depression; and (3) socio environmental factors such as family support, community-based service program, leisure activity, and the number of neighborhoods involved. Conclusion: The results of our study provide a definite basis for the development of a policy strategy to improve the quality of life in elders with low income and we hence strongly recommend that any strategy to improve the quality of life in low-income elders be based on the results of our study.
Purpose: The aim of this descriptive study was to identify factors influencing quality of life among family caregivers of non-cancer patients at the end-of-life stage. Methods: A cross-sectional survey was conducted using a questionnaire. Participants included 172 family caregivers caring for non-cancer patients. Data were collected from April to May 2016 and analyzed with descriptive statistics, an independent t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and a hierarchical regression analysis using the SPSS/WIN 24.0 program. Results: The mean of the participants' quality of life was 51.70±9.98. Factors influencing quality of life among family caregivers were spiritual care (𝛽=-.45, p=.021), coordination among family members or relatives (𝛽=-.27, p=.029), and psychological support (𝛽=-.04, p=.031). The explanatory power of the model was 21.0%. Conclusion: The findings of this study suggest that care needs; spiritual care, coordination among family members or relatives, and psychological support are important factors for family caregivers' quality of life. To improve quality of life among family caregivers who are taking care of non-cancer patients at the end-of-life stage, national systems establishing comprehensive support considering the respective care needs of patients are crucial.
Purpose: The study was done to identify factors influencing the quality of life of elderly in non-paid or paid assisted living facilities. Methods: Data were collected by questionnaires from 634 elderly in Seoul and Gyeonggi province. Measures were self-esteem, activities of daily living, depression, family support, health status, facility adaptation, care facility's quality, and quality of life. Data were analyzed using $x^2$-test, independent t-test, ANCOVA, Pearson correlation coefficients, and stepwise multiple regression with SPSS/WIN 15.0 version. Results: The significant factors influencing quality of life of elderly in non-paid assisted living facilities were care facility's quality, depression, self-esteem, family support, education, and activity of daily living, which explained about 40.4% of the variance. The significant factors influencing quality of life of elderly in paid assisted living facilities were activity of daily living, depression, family support, education, care facility's quality, and facility adaptation, which explained about 83.9% of the variance. Conclusion: The results suggest that type of assisted living facilities in developing nursing interventions to improve quality of life of elderly should be considered.
Purpose: To identify effects of menstrual attitude, premenstrual syndrome, and stress response on quality of life of nursing students. Methods: Subjects were 135 nursing students who agreed to participate in this study. Data were analyzed using descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation, and stepwise multiple regression. Results: Premenstrual syndrome, younger than 20 years of age, and habit of eating bland food in everyday life were factors influencing quality of life of nursing students. These factors accounted for 17.6% of quality of life. Premenstrual syndrome toward quality of life was the most influential factor. Conclusion: Premenstrual syndrome is the most significant factor affecting the quality of life of nursing students. To increase their quality of life, it is important to develop and apply educational programs using factors influencing quality of life of the nursing students. Results of this study will be useful as basic data for improving quality of life of nursing students. Additional study is needed to test its effect in the future.
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 the study were to categorize the subjectivity of the quality of life in elderly women and to thereby understand the differences regarding quality of life desires. Methods: This study used a Q-methodology to measure the quality of life in elderly women. A Q sample was collected from in-depth and objective interviews and WHOQLO. Fourteen participants rated 28 selected Q-statements on a scale of 1 - 7. The collected data was analyzed using PC Quanl. Results: The principal component analysis identified 4 factors regarding the quality of life of elderly women. These categories were labeled 'hopelessness-oriented', 'relationship/adaptation-oriented', 'physical suffering-oriented', and 'self satisfaction-orientated'. Conclusion: Some of the factors regarding the quality of life of elderly women were determined through this research. Further research is necessary to set up and apply different the quality of life between men and women based on this result. The results of this study indicate that different approaches toward quality of life promotion programs are recommended based on the four factors of quality of life among elderly women.
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: This study was aimed to identify the level of emotional labor, job stress and professional quality of life and to identify the factors affecting on professional quality of life among nurses in long-term care hospitals. Methods: 136 nurses working at eight different long-term care hospitals were recruited from May 1 to June 30, 2016. Data were analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson correlation, and stepwise multiple regression using SPSS/WIN 22.0. Results: Professional quality of life is consisted of three subcategories as compassion satisfaction, secondary traumatic stress and burn-out. As for the factors affecting on compassion satisfaction, age, satisfaction on working ward and shift pattern of duties were significant factors. The three variables' explanation power on compassion satisfaction was 25.0%. As for factors affecting on secondary traumatic stress, emotional labor was a significant factor. The emotional labor's explanation power on secondary traumatic stress was 13.0%. Factors affecting on burn-out, emotional labor, age, and health condition were significant factors. The three variables' explanation power on burnout is 31.0%. Conclusion: On the basis of results, program development are required to relieve emotional labor and job stress for nurses at long-term care hospitals and to improve their professional quality of life.
Purpose: The study was done to compare quality of life by gender, and to identify factors which explain quality of life in individuals with coronary artery disease. Methods: For the survey, 91 individuals (53 men and 38 women) agreed to participate in the study. Cardiovascular risk factors, systolic blood pressure, body mass index, total cholesterol, triglyceride, high density lipoprotein-cholesterol, and low density lipoprotein-cholesterol, health behavior as well as quality of life, were measured. Descriptive statistics, t-test, correlation and hierarchical multiple regression with SPSS WIN 12.0 were used to analyze the data. Results: Significant gender differences were found for education, smoking status, chronic disease, perceived health status, and quality of life within sub-dimensions. Hierarchical regression analysis showed gender (men), age, perceived health status, cardiovascular risk scores, and health behaviors together explained 40.2% (adjusted $R^2$) of variance in quality of life. Conclusion: As the factors explaining quality of me in individuals with coronary artery disease have been identified as gender (men), age, perceived health status, and health behaviors, health promotion programs designed for this population should focus on these factors for effective behavioral modification, and consequent improvement in quality of life.
Objectives: This study aimed to identify the relationships of oral and systemic health-related characteristics with health-related quality of life (EQ-5D) in the elderly, and factors related to quality of life were compared according to age subgroups classified as either younger (young-old) or older (old-old) than 75 years of age. Methods: Data acquired by the Sixth Korean National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES) from 2013 to 2015 were used, and the research target was 3,124 people aged 65 years or older. A complex samples general linear model was used to identify health-related quality of life factors. Results: Education, economic activity, depression, stress, regular walking, self-rated oral health, pronunciation problems, and unmet dental care had significant effects on quality of life in both young-old and old-old participants. Marriage, income, number of systemic diseases, sleeping, and chewing inconveniences were significant factors for the young-old but not in the old-old participants. Instead, obesity and drinking were identified as significant factors in the old-old participants. Conclusions: We reaffirmed that factors affecting health-related quality of life in older adults differed by age group. We also confirmed the impact of oral health-related characteristics on this quality. Therefore, to improve quality of life for older adults, it would be efficient to divide groups by age and develop and implement programs that take relevant factors into consideration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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