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Enregistrement W2908608364 · doi:10.1161/circ.136.suppl_1.20897

Abstract 20897: Patient-Reported Outcomes in Tetralogy of Fallot: Baseline Results From a Prospective, International, Multi-Site Study

2017· article· en· W2908608364 sur OpenAlexaff
Rachel M. Wald, Michael E. Farkouh, Christopher A. Caldarone, Nagib Dahdah, Frédéric Dallaire, Christian Drolet, Jasmine Grewal, Edward Hickey, Camilla Kayedpour, Paul Khairy, Benedetta Leonardi, Brian W. McCrindle, Syed Najaf Nadeem, Ming‐Yen Ng, Erwin Oechslin, Andrew N. Redington, Candice K. Silversides, Edythe Tham, Judith Therrien, Isabelle Vonder Muhll, Andrew E. Warren, Bernd J. Wintersperger, Adrienne H. Kovacs

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensJewish General HospitalMontreal Heart InstituteCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeIzaak Walton Killam Health CentreStollery Children's HospitalSt. Paul's HospitalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineCanadian VIGOUR CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreUniversité LavalHospital for Sick ChildrenUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)AnxietyDepression (economics)Tetralogy of FallotProspective cohort studyMental healthInternal medicinePhysical therapyGerontologyPsychiatryHeart disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In addition to understanding causes of morbidity and mortality following tetralogy of Fallot repair (rTOF), the importance of patient-reported outcomes (PROs) such as quality of life (QOL) is increasingly being recognized. Hypothesis: We hypothesized that PROs in rTOF would be associated with selected sociodemographic factors, functional status, and/or clinical variables. Methods: As part of a prospective study of patients ≥12 years with rTOF and significant pulmonary regurgitation, participants completed PRO surveys: SF-12 Health Status (physical component summary [PCS] and mental component summary [MCS] t-scores), EQ-5D (5 dimensions: mobility, self-care, usual activities, pain/discomfort, and anxiety/depression), and a 0-100 QOL linear analogue scale (QOL-LAS). With multivariable regression analysis, we determined the association between PROs and selected predictors. Results: We studied n=627 participants (55% male, 26±13 years, 75% adult) at 14 sites (North America, Europe and Asia). Median age at repair was 1.6 years (IQR 0.6, 4.2). In general, scores on the SF-12 and QOL-LAS suggested good outcomes: SF-12 PCS <18 years 52±6 and ≥18 years 51±9; SF-12 MCS <18 years 52±9 and ≥18 years 49±10; QOL-LAS <18 years 83±14 and ≥18 years 78±16. On the EQ-5D, difficulties were reported with usual activities (16%), pain (25%) and anxiety/depression (38%). In multivariable regression analysis, younger age at enrollment emerged as an independent predictor of better physical health status and worse mental health status (p=0.0005 and p=0.029, respectively), but not QOL. Better NYHA functional class was a predictor of better SF-12 PCS and MCS (p<0.0005 and p=0.002) as well as better QOL (p<0.0001). Other factors (including complexity of underlying TOF anatomy, previous shunt palliation and need for arrhythmia intervention) were not associated with PROs. Conclusions: Age and NYHA functional class at enrollment were found to be predictors of PROs in rTOF. While global measures of health status and QOL (SF-12 and QOL-LAS) suggest relatively good PROs, this study demonstrates the importance of inquiring about specific health problems (EQ-5D) to achieve a richer understanding of PROs in order to potentially maximize patient well-being.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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