Relationship Between Kihon Checklist Score and Anxiety Levels in Elderly Patients Undergoing Early Phase II Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The frailty state consists of not only physical but also psycho-emotional problems, such as cognitive dysfunction and depression as well as social problems. However, few reports have examined the relationship between frailty and anxiety levels in elderly patients undergoing cardiac rehabilitation (CR). METHODS: We analyzed 255 patients (mean age: 74.9 ± 5.8 years, 67% male) who participated in early phase II CR at Juntendo University Hospital. At the beginning of CR, patients carried out self-assessments based on the Kihon Checklist (KCL) and the State Trait Anxiety Inventory Form (STAI). Patients were divided into three groups: frailty group (n = 99, 39%), pre-frailty group (n = 81, 32%), and non-frailty group (n = 75, 29%) according to the KCL. We assessed results from the KCL scores and its relationship with anxiety levels. RESULTS: Among the three groups, there were no significant differences in age, underlying illnesses, or the prevalence of coronary risk factors. Depressive mood domains of the KCL were significantly higher in the frailty and pre-frailty groups than in the non-frailty groups (3.0 ± 1.5 vs. 1.4 ± 1.2 vs. 0.4 ± 0.6; P < 0.01). The state anxiety level was significantly higher in the frailty group than in the non-frailty group (41.6 ± 0.9 vs. 34.9 ± 1.0; P < 0.01). The trait anxiety levels were significantly higher in the frailty group and pre-frailty group than in the non-frailty group (45.5 ± 0.9 vs. 39.2 ± 1.0 vs. 35.1 ± 1.1; P < 0.01). State anxiety and trait anxiety also showed a significantly positive correlations with the KCL scores (r = 0.32 vs. 0.41, P < 0.01). CONCLUSIONS: Frailty scores were positively correlated not only with physical function but also with depression mood and anxiety levels in elderly patients undergoing early phase II CR. These results suggest that assessment of depressive mood and anxiety is also important in elderly patients undergoing early phase II CR.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».