Quality of Life of People with Cardiovascular Disease: A Descriptive Study
Notice bibliographique
Résumé
In Indonesia, cardiovascular disease (CVD) ranks ninth among 22 types of diseases that result in death. Patients with history of CVD may experience various physical and emotional symptoms such as fatigue, edema, and sleeping difficulties that limit their physical and social activities which will in turn result in poor quality of life. Hospitalization and mortality has been associated with poor quality of life therefore people with history of CVD should be assessed appropriately to determine its impact on patients' daily lives. This study aimed to examine the quality of life in older people with history of heart diseases. This study was conducted in an outpatient department of a private hospital in Tangerang, Banten Province, Indonesia. This quantitative, descriptive study involved 397 older patients. Data were collected via purposive sampling. Older patients with a history of CVD (cardiovascular diseases), aged 60-74 years, who could communicate and understand the Indonesian language and were not in a state that hindered completing a questionnaire were included in the study. Quality of life was measured using the WHOQOL-BREF questionnaire, which comprises four domains: physical health, psychological aspects, social relationships, and environment. Data were analyzed using a descriptive analysis. The results showed that 94% of respondents with a history of CVD had a good quality of life, with 85% having an adequate environmental aspect, 60.7% having active social relationships, 54.7% having good physical health, and 44.8% having a stable psychological condition. Despite having a history of CVD, most respondents in this study reported a good quality of life. However, the measurement tool used in this study measured quality of life in general. Future research should consider using a tool that is specific for measuring the quality of life of people with cardiac diseases.
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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 ».