Relationship between cardiopulmonary fitness and depressive symptoms in cardiac rehabilitation patients with coronary artery disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify independent predictors of depressive symptoms in a cohort of patients with coronary artery disease entering cardiac rehabilitation. DESIGN: Cross-sectional cohort study. PATIENTS AND METHODS: Consecutive patients entering a cardiac rehabilitation and secondary prevention programme underwent screening for depressive symptoms using the Center for Epidemiological Studies Depression (CES-D) scale and cardiopulmonary fitness testing to quantify peak oxygen consumption. RESULTS: Of the 366 patients with coronary artery disease, 22.3% reported at least mild (CES-D > or = 16) and 10.4% reported significant (CES-D > or = 23) depressive symptoms. Antidepressant medications were being used by 6.3% of patients. Sociodemographic, cardiopulmonary and cardiac characteristics, and medical co-morbidities previously associated with depression accounted for 14.7% of the variance in a multiple linear regression model (F = 8.713, p < 0.001) predicting CES-D scores. Significant independent predictors of CES-D scores were lower peak oxygen consumption, younger age, female sex, lower maximum diastolic blood pressure, angina pectoris and antidepressant use. CONCLUSION: Reduced physical fitness, younger age, female sex and ischaemic symptoms of coronary artery disease predict higher depressive symptoms in patients entering cardiac rehabilitation.
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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 ».