Predictors of Heart Failure Self-care in Patients Who Screened Positive for Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is associated with cognitive impairment, which could negatively affect a patient's abilities to carry out self-care, potentially resulting in higher hospital readmission rates. Factors associated with self-care in patients experiencing mild cognitive impairment (MCI) are not known. OBJECTIVE: This descriptive correlation study aimed to assess levels of HF self-care and knowledge and to determine the predictors of self-care in HF patients who screen positive for MCI. METHODS: The Montreal Cognitive Assessment was used to screen for MCI. In 125 patients with MCI hospitalized with HF, self-care (Self-care of Heart Failure Index) and HF knowledge (Dutch Heart Failure Knowledge Scale) were assessed. We used multiple regression analysis to test a model of variables hypothesized to predict self-care maintenance, management, and confidence. RESULTS: Mean (SD) HF knowledge scores (11.24 [1.84]) were above the level considered to be adequate (defined as >10). Mean (SD) scores for self-care maintenance (63.57 [19.12]), management (68.35 [20.24]), and confidence (64.99 [16.06]) were consistent with inadequate self-care (defined as scores <70). In multivariate analysis, HF knowledge, race, greater disease severity, and social support explained 22% of the variance in self-care maintenance (P < .001); age, education level, and greater disease severity explained 19% of the variance in self-care management (P < .001); and younger age and higher social support explained 20% of the variance in self-care confidence scores (P < .001). Blacks, on average, scored significantly lower in self-care maintenance (P = .03). CONCLUSION: In this sample, patients who screened positive for MCI, on average, had adequate HF knowledge yet inadequate self-care scores. These models show the influence of modifiable and nonmodifiable predictors for patients who screened positive for MCI across the domains of self-care. Health professionals should consider screening for MCI and identifying interventions that address HF knowledge and social support. Further research is needed to explain the racial differences in self-care.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».