Health‐related quality of life at healing in individuals with chronic venous or mixed‐venous leg ulceration: a longitudinal assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To identify factors associated with longitudinal changes in health‐related quality of life in community‐dwelling individuals with venous or mixed‐venous leg ulcers. Background Most care focuses primarily on healing; this research may additionally lead to strategies to improve quality of life. Design Data from four studies (2000–2009) were combined (2012) to examine quality of life in community‐dwelling individuals referred for care of chronic leg wounds. Methods Data collection occurred at baseline, 3, 6, 9 and 12 months or at healing and included a comprehensive clinical assessment and measures of pain (McGill), functional autonomy ( EQ ‐5D ™ ) and quality of life ( SF ‐12 TM ). Physical Component Summary and Mental Component Summary scores ( SF ‐12 TM ) were categorized by whether or not there was an improvement (≥3 points) over time. Multivariable logistic regression modelling was used to identify factors associated with improvement. Results/findings Mean age of this sample ( n = 519) was 67·5 years, 55·9% were women. Median time to healing was 70 days. Mean Physical Component Summary score increased from 37·0‐41·5; factors associated with improvement included independent mobility, family history, problems with usual activities, fewer comorbidities and higher baseline pain. Mean Mental Component Summary score improved from 50·5‐53·7; factors associated with improvement included anxiety or depression at baseline and living with others. Conclusion Chronic leg ulceration has a substantial, negative impact on health‐related quality of life. Ascertaining characteristics associated with changes in quality of life will contribute to the development of comprehensive strategies for prevention, care and improved quality of life.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».