Resilience and health-related quality of life in patients with pulmonary diseases receiving ambulatory oxygen therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pulmonary diseases affect health-related quality of life (HRQoL), but there are few data on patients' adaptation to a serious illness. This study assessed resilience and its associations with HRQoL, life satisfaction, anxiety and depression in patients with pulmonary diseases receiving ambulatory oxygen therapy. METHODS: In this prospective cohort study, we enrolled 42 patients with pulmonary diseases receiving ambulatory oxygen therapy. The patients completed the following questionnaires at baseline and after one and three months; the Resilience Scale-25, the Life Satisfaction Scale-4, the 15D instrument of HRQoL, the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS) and the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST 2.0). To compare HRQoL, we recruited age- and gender-matched controls from the general population (n = 3574). The primary outcome was the proportion of patients with low resilience. RESULTS: Half (42-48%) of the patients had low resilience, which was correlated with low HRQoL, low levels of life satisfaction and higher levels of anxiety and depression. Patients had very low HRQoL compared to controls. Dissatisfaction with life increased during the 3-months follow-up, but only a few patients had anxiety or depression. Patient satisfaction with assistive technology was high; the median QUEST 2.0 score (scale 1-5) was 4.00 at baseline, 3.92 at one month and 3.88 at three months. CONCLUSIONS: Resilience was low in half of the patients with pulmonary diseases receiving ambulatory oxygen therapy. Higher resilience was positively correlated with HRQoL and life satisfaction and negatively correlated with anxiety and depression. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov Protocol Record 507A023. Registered 17 September 2020-Retrospectively registered, https://clinicaltrials.gov/ct2/results?cond=&term=NCT04554225&cntry=&state=&city=&dist= .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».