Quality-of-Life Assessment in an Outpatient Parenteral Antibiotic Program
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To measure changes and to identify predictors of change of health-related quality of life (HRQoL) for enrollees into an outpatient parenteral antibiotic therapy (OPAT) program. METHODS: A multidisciplinary, single-center, prospective investigation was conducted at a 1000-bed Canadian adult tertiary-care teaching hospital. Over a 15-month study period, consenting patients who were enrolled in the OPAT program completed paired Short Form-36 (SF-36) questionnaires within 48 hours prior to discharge from the hospital and again 26-30 days after discharge. Sociodemographic data and clinical variables were also collected for the purpose of determining potential predictors of change in quality of life. RESULTS: During the study period, 134 patients were enrolled in the OPAT program and 82 completed the paired SF-36 questionnaires. Study participants experienced a significant improvement in 3 SF-36 domains (physical functioning, bodily pain, role emotional) and the mental component summary scale (MCS) scores when they were transferred from the hospital to home setting. The SF-36 scores for all domains and summary scales were lower than the Canadian population average (all p < 0.001). Multiple linear-regression analysis revealed that infectious disease diagnosis and baseline physical component summary scale (PCS) scores were predictors of the change in the PCS score when patients transferred from the hospital to the home setting. Length of hospital stay and baseline MCS scores were predictors of the change in MCS scores when patients transferred from the hospital to the home setting. CONCLUSIONS: This study reveals that some domains in HRQoL appear to improve 4 weeks after discharge for adults enrolled in an OPAT program and that there are different predictors for changes in physical and mental health.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».