Psychosocial and medical predictors of 14-year mortality and morbidity in male and female coronary artery bypass graft recipients: a prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Psychosocial factors may influence mortality and morbidity after coronary bypass surgery (CABG), but it is unclear when, post-surgery, they best predict the outcome, if they interact, or whether results differ for men and women. Methods This prospective, observational study assessed depression symptoms, social support, marital status, household responsibility, functional impairment, mortality and need for further coronary procedures over 14 years of follow-up. Data were collected in-hospital post-CABG and at home 1-year later. Mortality and subsequent cardiac procedure data were extracted from a Cardiac Registry. Results Of 296 baseline participants, 78% (43% were women) completed data at 1-year post-CABG. Long-term survival was shorter with 1-year depression and lower household responsibility but that was not true for the measures taken at baseline [HR for depression = 1.27; 95% CI 1.02–1.59 v. 0.99 (0.78–1.25), and HR = 0.71; 95% CI 0.52–0.97 v. 0.97 (0.80–1.16)] for household responsibility. An interaction between depression symptoms and social support at year 1 [χ 2 (11) = 111.05, p < 0.001] revealed a greater hazard of mortality d with increased depression only at mean (HR = 1.67; 95% CI 1.21–2.26) and high social support (HR = 2.23; 95% CI 1.46–3.40). Depression also accounted for increased event recurrence. There were no significant interactions of sex with medical long-term outcomes. Conclusions In a sex-balanced sample, depression and household responsibility measured at 1-year post-CABG were associated with significant variance in unadjusted and adjusted predictor models of long-term mortality whereas the same indices determined right after the procedure were not significant predictors.
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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 | 0,000 |
| 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 ».