Health-Related Quality of Life in Heart Failure Patients With Varying Levels of Health Literacy Receiving Telemedicine and Standardized Education
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the effect of telemonitoring plus education by home healthcare nurses on health-related quality of life in patients with heart failure who had varying health literacy levels. In this pretest/posttest treatment only study, 35 patients with a diagnosis of heart failure received home healthcare nurse visits, including education and telemonitoring. Heart failure education was provided by nurses at each home healthcare visit for approximately 15 to 20 minutes. All participants completed the Short-Form Test of Functional Health Literacy in Adults (S-TOFHLA) and the Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (MLHFQ) during the first week of home healthcare services. The MLHFQ was administered again at the completion of the covered home healthcare services period (1-3 visits per week for 10 weeks). Most participants were older adults (mean age 70.91±12.47) and had adequate health literacy (51.4%). Almost half of the participants were NYHA Class III (47.1%). All participants received individual heart failure education, but this did not result in statistically significant improvements in health-related quality-of-life scores. With telemonitoring and home healthcare nurse visits, quality-of-life scores improved by the conclusion of home healthcare services (clinically significant), but the change was not statistically significant. Individuals with marginal and inadequate health literacy ability were able to correctly use the telemonitoring devices.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».