Patient-reported outcomes at hospital discharge from Heart Centres, a national cross-sectional survey with a register-based follow-up: the DenHeart study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Patient reported health status, which includes symptom burden, functional status and quality of life, is an important measure of health. Differences in health status between diagnostic groups within cardiology have only been sparsely investigated. These outcomes may predict morbidity, mortality, labour market affiliation and healthcare utilisation in various diagnostic groups. A national survey aiming to include all cardiac diagnostic groups from a total Heart Centre population has been designed as the DenHeart survey. METHODS AND ANALYSIS: DenHeart is designed as a cross-sectional survey with a register-based follow-up. All diagnostic groups at the five national Heart Centres are included during 1 year (15 April 2013 to 15 April 2014) and asked to fill out a questionnaire at hospital discharge. The total eligible population, both responders and non-responders, will be followed in national registers. The following instruments are used: SF-12, Hospital Anxiety and Depression Scale, EQ-5D, Brief Illness Perception Questionnaire (B-IPQ), HeartQoL and Edmonton Symptom Assessment Scale. The following variables are collected from national registers: action diagnosis, procedures, comorbidity, length of hospital stay, type of hospitalisation, visits to general practitioners and other agents in primary healthcare, dispensed prescription medication, vital status and cause of death. Labour market affiliation, sick leave, early retirement pension, educational degree and income will be collected from registers. Frequency distributions and multiple logistic regression analyses will be used to describe and assess differences in patient reported outcomes at hospital discharge between diagnostic groups and in-hospital predicting factors. Cox proportional hazards regression models with age as the time scale will be used to investigate associations between patient reported outcomes at baseline and morbidity/mortality, labour market affiliation and healthcare utilisation after 1 year. ETHICS AND DISSEMINATION: The study complies with the Declaration of Helsinki. The study has been approved by the Danish Data Protection Agency: 2007-58-0015/30-0937 and registered at ClinicalTrials.gov (NCT01926145). Study findings will be disseminated widely through peer reviewed publications and conference presentations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».