Evaluation of the prevalence and severity of pain in patients with stable chronic heart failure
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the prevalence and severity of pain in patients with chronic stable heart failure (HF) in an outpatient clinic setting. METHODS: This is a cross-sectional study evaluating symptoms of generalized or specific pain in patients with chronic stable heart failure. A standardized questionnaire (Edmonton Symptom Assessment System) was administered during a routine outpatient clinic visit. The severity of pain and other symptoms were assessed on a 10 point scale with 10 being the worst and 0 representing no symptoms. RESULTS: Sixty-two patients [age 56 ± 13 years, 51 males, 11 females, mean ejection fraction (EF) 33% ± 17%] completed the assessment. Thirty-two patients (52%) reported any pain of various character and location such as chest, back, abdomen or the extremities, with a mean pain score of 2.5 ± 3.1. Patients with an EF less than 40% (n = 45, 73%) reported higher pain scores than patients with an EF greater than 40% (n = 17, 27%), scores were 3.1 ± 3.3 vs 1.2 ± 1.9, P < 0.001. Most frequent symptoms were tiredness (in 75% of patients), decreased wellbeing (84%), shortness of breath (SOB, 76%), and drowsiness (70%). The most severe symptom was tiredness with a score of 4.0 ± 2.8, followed by decreased wellbeing (3.7 ± 2.7), SOB (3.6 ± 2.8), and drowsiness (2.8 ± 2.8). CONCLUSION: Pain appears to be prevalent and significantly affects quality of life in HF patients. Adequate pain assessment and management should be an integral part of chronic heart failure management.
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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 | 0,003 | 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 ».