Predictors of patient-reported outcomes at discharge in patients with heart failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well-established that heart failure has a negative impact on quality of life. However, little is known about patient-related predictors of health-related quality of life, anxiety and depression, symptoms and illness perception among patients with heart failure. AIM: To study the association between patient-related predictors and patient-reported outcome measures at discharge from hospital in a cohort of patients with heart failure. METHODS: We used data from 1506 patients with heart failure, participating in the national DenHeart Survey of patient-reported outcome measures in patients with heart disease. The potential patient-related predictors included demographic, administrative, clinical and socioeconomic factors. The patient-reported outcome measures included six questionnaires: the Short Form-12, the Hospital Anxiety and Depression Scale, the EuroQol five-dimensional, five-level questionnaire, the HeartQoL, the Brief Illness Perception Questionnaire and the Edmonton Symptom Assessment Scale. Data were linked to national patient registry data and medical records. We performed multivariable linear and logistic regression analyses. RESULTS: In adjusted linear regression analyses we found that a length of hospital stay of >2 days was associated with worse scores across questionnaires, except for the Brief Illness Perception Questionnaire. Higher comorbidity level was associated with worse scores across all questionnaires, whereas low social support was associated with worse scores across questionnaires, except for the physical domain of the Short Form-12 and the HeartQoL global score. CONCLUSIONS: This study identified length of hospital stay > 2 days, a higher comorbidity level and low social support to be associated with worse scores across questionnaires at discharge from a cardiac-related hospitalisation in patients with heart failure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».