Predictors of Quality-of-Life Benefit After Percutaneous Coronary Intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Improving patients' quality of life is a primary indication for percutaneous coronary intervention (PCI), yet little is known about patient characteristics associated with greater quality-of-life improvement from the procedure. This study was conducted to identify patient characteristics associated with quality-of-life benefit after PCI. METHODS AND RESULTS: A consecutive series of 1518 patients undergoing PCI in nonacute myocardial infarction settings were prospectively enrolled into an observational study documenting their postprocedural health status. We examined univariate and multivariable associations between baseline patient characteristics and quality of life 1 year after the procedure using the disease-specific Seattle Angina Questionnaire (SAQ) to quantify the impact of patients' coronary disease on their quality of life. Baseline angina frequency and physical function were the strongest predictors of quality-of-life improvement 1 year after PCI. In comparing patients without angina to those experiencing monthly, weekly, and daily angina, the quality-of-life improvements (mean+/-SEM) were 21.4+/-2.1, 30.7+/-2.2, and 34.6+/-2.6 points greater (P<0.001). Patients with mild, moderate, and severe physical limitation improved 13.8+/-1.9, 20.0+/-2.1, and 13.5+/-3.5 points more than those with minimal baseline physical limitation (P<0.001). These findings were maintained in multivariable models correcting for baseline differences in demographic, clinical, disease-severity, and health-status variables. CONCLUSIONS: Preprocedural angina frequency is the most important prognostic indicator of quality-of-life improvement after PCI. Although substantial quality-of-life benefits are attained in most patients with preprocedural angina, more careful consideration of the potential benefits and risks of the procedure are needed in asymptomatic patients.
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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 | 0,000 | 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 ».