Subgroup Differences and Determinants of Patient-Reported Mental and Physical Health in Patients With Ischemic Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A growing population is living with ischemic heart disease (IHD). Patient-reported outcomes (PROs) are reliable prognostic tools. Studies exploring PROs are needed to identify vulnerable patients and guide targeted healthcare strategies. OBJECTIVES: The aims of this study were to (i) describe PROs at hospital discharge across 3 diagnostic subgroups: (1) chronic IHD/stable angina, (2) non-ST-elevation myocardial infarction (non-STEMI)/unstable angina, and (3) ST-elevation myocardial infarction (STEMI), and (ii) examine determinants for PROs at hospital discharge in patients with IHD. METHODS: This study included a national cohort with register-data linkage including 14 115 adults with IHD discharged from Danish heart centers. Eligible patients (n = 13 476) were invited to complete a questionnaire, and 7 167 (53%) responded. Questionnaires included the Medical Outcome Study Short-Form 12, the Hospital Anxiety and Depression Scale, EuroQoL, HeartQoL, the Edmonton Symptom Assessment Scale, and ancillary questions. Sociodemographic and clinical characteristics were obtained from national registers. Student t test, χ test, and adjusted linear and logistic regression analyses were conducted to investigate subgroup differences, and adjusted linear and logistic regression analyses were conducted to explore determinants for PROs. RESULTS: Statistically significant subgroup differences were found, with groups reporting worst to best scores for most of PROs being as follows: chronic IHD/stable angina, non-STEMI/unstable angina, and STEMI. Symptoms of anxiety were highly prevalent in the non-STEMI/unstable angina group, with 33.8% exceeding a Hospital Anxiety and Depression Scale-Anxiety cutoff score indicating a possible anxiety disorder. Determinants for worse PROs included female sex, lower educational level, obesity, and poor physical fitness. CONCLUSIONS: Significant differences in PROs across IHD subgroups were observed and determinants for poor outcomes suggested. Results may guide differentiated care initiatives and resource allocation for preventative strategies.
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 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 ».