Predictors of patient-reported health following cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient-reported health status is one of the most important aspects of cardiovascular outcomes. The aim of this study was to assess patient-reported health and its determinants following cardiac surgery. METHODS: Cross-sectional study was performed among 128 patients (mean age: 66.02; 35.9% women). Three months after surgery patients filled in The Short Form 12 Health Survey (SF-12) and Brief-Illness Perception Questionnaire (B-IPQ). Patient-reported health was assessed using SF-12 General Health component. RESULTS: The mean General Health score was 47.34 (SD=20.94). General Health was significantly positively correlated with SF-12 Physical and Mental Component Summary (P<0.01). Significant negative correlations were noted between General Health and European System for Cardiac Operative Risk Factor (EuroSCORE) (P=0.012) and Body Mass Index (BMI) (P=0.026). Higher scores on B-IPQ Consequences, Timeline, Identity, Emotional Response (P<0.01) and Concern (P=0.03) were related to worse General Health. Higher perceived effectiveness of surgery (P<0.01) and Treatment control (P=0.003) were associated with higher General Health score. More negative illness perception was significantly related to lower General Health (P<0.01). No significant associations between General Health and mode and weight of the procedure, myocardial infarction, previous percutaneous coronary intervention, New York Heart Association (NYHA) and Canadian Cardiovascular Society (CCS) class and postsurgical complications were noted. Structural equation modeling (SEM) revealed that illness perception domains, BMI and EuroSCORE are the main determinants of General Health. CONCLUSIONS: Modifiable factors, especially illness perception are important determinants of patient-reported health after cardiac surgery. Evaluation of illness perception seems vital since it may lead to address patients' concerns and improve outcomes.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».