A Case of Multifaceted Assessment in an Elderly Patient With Acute Decompensated Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure (HF) is a common health problem worldwide, including in Japan. Unfortunately, patient outcomes remain poor, with a 5-year survival rate of approximately 50%. Therefore, we need to assess the precise conditions, including cardiac function, in patients with HF, particularly in the elderly. We performed a multifaceted assessment in an elderly patient with HF on admission and at discharge using eight different evaluations (the mean life expectancy using the Seattle Heart Failure Model (SHFM), the severity of dementia, nutrition, medication adherence, biomarker (the level of brain natriuretic peptide in blood), sociality, performance and comorbidity). Each parameter was scored on a 5-point scale (excellent = 5 points; good = 4 points; fair (average) = 3 points; poor = 2 points; failure = 1 point; maximum total points of 40) ( F ukuoka U niversity Heart F ailure S coring System, FUFS). An 86-year-old male patient who complained of dyspnea and lower-leg edema was admitted to our university hospital due to acute decompensated HF. After treatment, his symptoms improved, as did his cardiothoracic ratio, plural effusion and pulmonary congestion, and he exhibited compensated HF. His total score improved from 28 to 32 points, and his mean life expectancy using SHFM increased from 4.9 to 5.4 years. We evaluated the precise conditions using a multifaceted assessment strategy in an elderly patient with HF. The strategy was useful for evaluate the patient’s condition in this case. Cardiol Res. 2017;8(6):339-343 doi: https://doi.org/10.14740/cr640w
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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 ».