Knowledge, Adherence to Lifestyle Recommendations, and Quality of Life Among Koreans With Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess heart failure (HF) knowledge, adherence to lifestyle recommendations, and quality of life (QOL) among Koreans with HF and identify factors influencing QOL. Methods: A cross-sectional and correlational design was used and a total of 142 Koreans with HF were recruited between April 2012 and September 2013. Data were analyzed using multiple logistic regression with SPSS version 21.0. Results: The mean age of participants was 64.1 ± 7.4 years. A higher proportion of participants were male, married, unemployed, had a high education level, and class I New York Heart Association (NYHA) functional status. A higher proportion of participants had ≥2 comorbidities and the most prevalent comorbidity was diabetes. The mean score of HF knowledge was 6.9 (possible range 0-15) and the most frequent incorrect items were “proper actions to reduce thirst” and “causes of leg swelling” in both better and worse QOL groups. Among the recommended lifestyle, pneumococcal vaccination had the least adherence in both groups. Multiple logistic regression showed that patients in NYHA class I, with a higher left ventricular ejection fraction, who had knowledge of “amount of fluid intake a day” and consumed more than moderate alcohol tended to have better QOL. Conclusion: More active interventions targeting HF knowledge in proper actions to reduce thirst, causes of leg swelling, and the amount of fluid intake per day are required. Patients with HF in more serious condition need special attention regarding the risk of worse QOL. The role of alcohol consumption in QOL among HF patients in Korea needs further exploration.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».