Predictors of Changes in Health Status Between and Within Patients 12 Months Post Left Ventricular Assist Device Implantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving patient-reported outcomes (e.g. health status) has become an important goal in left ventricular assist device (LVAD) therapy, in addition to reducing mortality and morbidity. We examined predictors of changes in health status scores between and within patients 12 months post LVAD implantation. METHODS: Health status [Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ); Short-Form 12 (SF-12)] were assessed at 3-4 weeks after implantation, and at 3, 6 and 12 months follow up in 54 LVAD patients (74% men; mean age 54 ± 9 years). RESULTS: Patients experienced significant improvements in health status between baseline and 3 months follow-up as assessed by the KCCQ (clinical summary score: F = 33.49, P < 0.001; overall summary score: F = 31.13, P < 0.001) and the SF-12 (physical component score: F = 31.59, P < 0.001; mental component score: F = 21.77, P < 0.001), but not between 3 months and 12 months follow-up (P > 0.05 for all). Higher scores on anxiety and depression over time, older age, lower ejection fraction, and more co-morbidity were associated with poorer health status scores on one or both of the KCCQ and SF-12 subscales. The majority of the between-patient variance of the mental component summary scores (82.6%), but not the KCCQ overall summary score (41.9%), KCCQ clinical summary score (36.2%) and physical component summary scores (23.2%), was explained by the sociodemographic, clinical and psychological factors. CONCLUSION: The majority of LVAD patients show a significant improvement in health status after LVAD implantation. However, there are large differences in individual health status score trajectories which are only partly explained by measures of disease severity pre-LVAD, co-morbidity and psychological stress.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».