Patient-Reported Outcomes in Left Ventricular Assist Device Therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Technological advancements of left ventricular assist devices (LVAD) have created today's potential for extending the lives of patients with end-stage heart failure. Few studies have examined the effect of LVAD therapy on patient-reported outcomes (PROs), such as health status, quality of life, and anxiety/depression, despite poor PROs predicting mortality and rehospitalization in patients with heart failure. In this systematic review, we provide an overview of available evidence on the impact of LVAD therapy on PROs and discuss recommendations for clinical research and practice. METHODS AND RESULTS: A systematic literature search identified 16 quantitative studies with a sample size ≥10 (mean±SD age=50.1±12.6 years) that examined the impact of LVAD therapy on PROs using a quantitative approach. Initial evidence suggests an improvement in health status, anxiety, and depression in the first few months after LVAD implantation. However, PRO scores of patients receiving LVAD therapy are still lower for physical, social, and emotional functioning compared with transplant recipients. These studies had several methodological shortcomings, including the use of relatively small sample sizes, and only a paucity of studies focused on anxiety and depression. CONCLUSIONS: There is a paucity of studies on the patient perspective of LVAD therapy. To advance the field of LVAD research and to optimize the care of an increasingly growing population of patients receiving LVAD therapy, more well-designed large-scale studies are needed to further elucidate the impact of LVAD therapy on PROs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».