Abstract 16628: Cognitive Dysfunction, Instrumental Activities of Daily Living, and Health-related Quality of Life in Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cognitive dysfunction is common in heart failure (HF), but relationships are unclear among cognitive dysfunction, performance-based instrumental activities of daily living (IADL), and health-related quality life (HRQL). Objectives: Guided by HRQL and IADL theories, hypotheses were: 1) worse cognitive function in global cognition, memory, executive function is associated with worse performance in IADL; 2) worse performance in IADL is associated with worse HRQL; and 3) IADL mediates the relationship between cognitive dysfunction and HRQL. Methods: In a cross-sectional analysis, baseline data were used from a randomized controlled trial of cognitive training in HF (N=256, mean age 66; 54% women; EF 49%; NYHA Class I=9%, II=36%, III=55%). Measures were: global cognition-Montreal Cognitive Assessment; memory-Hopkins Verbal Learning Test; executive function-Category fluency; IADL-Everyday Problem Test; and HRQL-Living with Heart Failure Questionnaire. Higher scores of cognitive and IADL measures indicate better performance. Higher scores of HRQL indicate worse HRQL. Covariates were age, gender, education, NYHA, and depressive symptoms. Multiple linear regressions were used to test hypotheses. Results: Hypothesis 1 was supported. Worse cognitive function in global cognition, memory, executive function was associated with worse IADL (β=0.38~0.45, p<.001, R 2 =0.19~0.22). Age and education were significant covariates. Hypothesis 2 was supported. Worse IADL was associated with worse HRQL (β =0.79, p <.001, R 2 =0.55). Gender, NYHA Class, and depressive symptoms were significant covariates. Hypothesis 3 was not tested because cognitive function was not significantly related to HRQL. Conclusions: Cognitive dysfunction was associated with worse performance in IADL. Worse performance in IADL was associated with worse HRQL. Interventions to improve HRQL may need to target improving performances in both cognitive function and IADL.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».