Examining symptom trajectories that predict worse outcomes in post-CABG patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary artery bypass grafting is one of the most common interventional revascularisation procedures used to treat coronary artery disease worldwide. With a wide variability in postoperative cardiac symptoms, identification of symptom trajectories during the 3-month postoperative recovery period may improve clinicians' abilities to support symptom recovery. AIMS: To identify distinct trajectories of cardiac symptoms seen over time in a cohort of patients during the 3-month post-coronary artery bypass grafting period, and determine clinical characteristics associated with different symptom trajectories postoperatively. METHODS: A prospective trial used the cardiac symptom survey to determine patient symptoms at baseline prior to surgery, and at 1 week, 6 weeks and 3 months following coronary artery bypass grafting. A latent class growth model and multivariate logistic regression analyses were used. RESULTS: Data were obtained from patients ( N=198) undergoing coronary artery bypass grafting in six medical centres of Taiwan, through patient medical records and interviews. Based on their frequency, trajectories were explored for the six most common postoperative symptoms including angina, dyspnoea, fatigue, depression, sleep problems and anxiety. We identified two to three distinct classes of trajectories for each symptom. Age, longer intensive care unit stay, fewer vessels bypassed, off-pump coronary artery bypass grafting, smoking history and lack of regular exercise were associated with worse symptom outcome trends over time. CONCLUSIONS: Using this unique trajectories-based research method, we are able to achieve a better understanding of symptom recovery patterns over time among coronary artery bypass grafting patients. Recognising risk factors and potential recovery patterns prior to surgery may allow healthcare providers to deliver targeted discharge planning and individualised care after coronary artery bypass grafting.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 ».