Patient-reported outcomes at hospital discharge among patients with arrhythmia: Results from the national DenHeart survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported outcomes are important predictors of mortality, cardiovascular events and hospitalisation in patients with cardiac diseases, but differences in patient-reported outcomes between groups of patients with arrhythmia have not yet been investigated. AIMS: To describe and compare patient-reported outcomes at discharge among patients with different types of cardiac arrhythmia and to examine the associations between demographic characteristics, inhospital factors and patient-reported outcomes. METHODS: Data were derived from the national DenHeart study including patient-reported outcomes from the following questionnaires: the hospital anxiety and depression scale (HADS), HeartQoL, short form 12 (SF-12), current health status (EQ-5D), brief illness perception questionnaire (B-IPQ) and the Edmonton symptom assessment scale (ESAS). Clinical and demographic data were obtained from national registers. Multiple linear and logistic regression models were used to investigate the associations between the potential risk factors and the patient-reported outcomes. RESULTS: A total of 4251 patients diagnosed with arrhythmia completed the questionnaire. Across the arrhythmia subgroups, some differences were observed. In general, patient-reported outcome scores were worst among patients with 'ventricular arrhythmia' (e.g. highest depression scores and highest prevalence of feeling unsafe at discharge). Regression analysis revealed that longer hospital stay, female gender, being unmarried and having a short education were significantly associated with poor health for almost all arrhythmia subgroups. CONCLUSION: Differences exist in self-reported health, quality of life and symptom burden across arrhythmia groups with patients with ventricular arrhythmia reporting poorer patient-reported outcomes. Longer hospital stay, female gender, being unmarried and having a low level of education were significantly associated with worse outcomes among the total population.
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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 | 0,001 |
| 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 ».