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Enregistrement W3105417700 · doi:10.1161/circ.142.suppl_3.16628

Abstract 16628: Cognitive Dysfunction, Instrumental Activities of Daily Living, and Health-related Quality of Life in Heart Failure

2020· article· en· W3105417700 sur OpenAlexaboutno aff
Miyeon Jung, Bruno Giordani, Sujuan Gao, Heather Burney, Marita G. Titler, Dean G. Smith, Susan G. Dorsey, Christine Haedtke, Kelly L. Wierenga, Clark David, Irmina Gradus‐Pizlo, Susan J. Pressler

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActivities of daily livingMedicineCognitionQuality of life (healthcare)Cognitive testEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitive skillGerontologyVerbal fluency testClinical psychologyPhysical therapyNeuropsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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