Predictive factors of depression in patients with cardiorespiratory failure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: One of the most common comorbidities to the COPD is the heart failure, the presence of both is called Cardiorespiratory Failure. In patients with this condition, the presence of depression is common, and this can lead to complications in the treatment such in the patient’s quality of life, even raising the mortality rate. Nevertheless, there are few researches that explore the factors that predict this comorbidity. Aim: To research the predictive factors of depression in patients with cardiorespiratory failure. Methods: A descriptive cross-sectional study was conducted, involving 83 patients with cardiorespiratory failure. The following test was used: SF-12 Questionnaire for evaluating the quality life, the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for evaluated the cognitive impairment, the Psychological Well-being Scale. A multiple regression model analysis was performed by means of the SPSS software version 25. Results: The age’s average was 67±14 years old, 55.42% were men. The regression model (F (3, 51) = 51.20, p < .001, R2 = .62) that includes: psychological well-being (t= -6.3, p= .000, β= -.441), cognitive impairment (t= -3.7, p= .000, β = -2.45), and anxiety (t= 5.8, p= .000, β = .414), they explain 62% of the total variance of the model, over the others variables clinic and psychological adjusted for age and sex. Conclusions: The present research shows that the psychological well-being, the cognitive impairment and the anxiety influence in the depression prevalence in these patients, beyond medical factors. Hence is important a multidisciplinary treatment focused on the management of these factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».