Dyspnea as clinical indicator in patients with chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the relationship between dyspnea and functional, psychosocial and quality of life parameters among persons with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We conducted a cross-sectional study of 90 stable COPD patients recruited from a specialized respiratory clinic. Dyspnea was measured using the ATS-DLD-78 questionnaire modified dyspnea scale (1-5 scale). Physical and functional evaluation included spirometry and six minute walking tests. Subjects then completed five psychological questionnaires: the Coping Inventory for Stressful Situations, the State/Trait Anxiety Inventory, the Beck Depression Index, the NEO-Five Factor Personality Inventory, and the Interpersonal Relationships Inventory. Patients also completed two disease-specific health-related quality of life (HRQL) questionnaires: St. George's Respiratory Questionnaire (SGRQ) and Chronic Respiratory Questionnaire (CRQ). Subjects were predominantly male (n = 65) with a mean age of 68 years (+/- standard deviation 7.6). Over half (54%) the patients reported severe dyspnea (grade 5), and a quarter (24%) reported moderate dyspnea (grade 3-4). Mean FEV1 was 37.8 +/- 14.8% predicted. The mean total SGRQ score was 49 +/- 16 and the CRQ total score was 4.2 +/- 0.9. Dyspnea severity was associated with poorer HRQL scores and decreased physical performance. Based on linear regression, dyspnea scores--but not spirometric values--also correlated with indices of anxiety, depression, and neuroticism. Dyspnea correlated more strongly with HRQL and with indices of anxiety and depression than spirometric values. Although spirometry is often used to evaluate disease severity, dyspnea which is a patient centered outcome better reflect overall disease impact among COPD 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».