Marital quality and loneliness as predictors for subjective health status in cardiac rehabilitation patients following percutaneous coronary intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low marital quality is associated with adverse health outcomes and lower personal well-being. Loneliness increases the risk of cardiovascular disease and mortality and predicts poor quality of life. The aim of this study was to investigate the association between marital quality and loneliness and subjective health status in primary percutaneous coronary intervention (pPCI) patients who underwent cardiac rehabilitation (CR). DESIGN/METHODS: In a prospective cohort study, pPCI patients that followed CR were included between 2009-2011. A total of 223 patients responded to the Short Form 12 (SF-12) (subjective health status), Maudsley Marital Questionnaire (MMQ-6) (marital quality) and University of California, Los Angeles - Revised (UCLA-R) questionnaires at baseline (pre-CR) and at three months (post-CR) or at 12 months follow-up. Subjective health status is displayed by a physical component summary (PCS) score and a mental component summary (MCS) score. Generalized estimating equation (GEE) analyses were performed to test improvements in subjective health status. RESULTS: Changes over time in subjective health status scores were similar between patients with optimal marital quality vs patients with less optimal marital quality and non-lonely patients vs lonely patients. The MCS level at one-year follow-up of both patients with less optimal marital quality and lonely patients was lower compared with a healthy Dutch population (respectively; mean MCS score 47.3 (standard deviation (SD) 10.5); p = 0.013 and mean MCS score 46.1 (SD 11.2); p = 0.010). CONCLUSION: Both patients with less optimal marital quality and lonely patients did not reach the MCS level of a healthy Dutch population. Therefore, extra care and support should be given to these patients in a CR programme.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».