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Enregistrement W3132394535 · doi:10.1097/jcn.0000000000000791

Readmitted Patients With Heart Failure Sick, Tired, and Symptomatic

2021· article· en· W3132394535 sur OpenAlexaff
Linda Hoke, Christine Bradway, Rebecca L. Trotta, Joyce Wald

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Cardiovascular Nursing · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensCancer Care Nova Scotia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureExacerbationEjection fractionInotropeQualitative researchPerspective (graphical)Physical therapyIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVE: Heart failure (HF) readmissions will continue to grow unless we have a better understanding of why patients with HF are readmitted. Our purpose was to gain an understanding, from the patients' perspective, of how patients with HF viewed their discharge instructions and how they felt when they got home and were then readmitted in less than 30 days. METHODS AND RESULTS: We used a qualitative descriptive approach using semistructured interviews with 22 patients with HF. Most participants had multimorbidities, were classified as New York Heart Association class III (n = 13) with reduced ejection fraction (n = 20), and were on home inotrope therapy (n = 13). The overarching theme that emerged was that these participants were sick, tired, and symptomatic. Additional categories within this theme highlight discharge instructions as being clear and easily understood; rich descriptions of physical, emotional, and other symptoms leading up to readmission; and reports of daily activities including what "good" and "not good" days looked like. Moreover, when participants experienced an exacerbation of their HF symptoms, they were sick enough to be readmitted to the hospital. CONCLUSION: Our findings confirm ongoing challenges with a complex group of sick patients with HF, with the majority on home inotropes with reduced ejection fraction, who developed an unavoidable progression of their illness and subsequent hospital readmission.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,281

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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