MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283784458 · doi:10.1093/eurjcn/zvac060.075

A cluster analysis of psychological and physical symptoms in patients with heart failure

2022· article· en· W4283784458 sur OpenAlexaboutno aff
Paolo Iovino, L G Giulia Locatelli, R A Alvaro Rosaria, B R Barbara Riegel, C J Corinne Jurgens, Ercole Vellone

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardiovascular Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentral ElectroChemical Research Institute
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Heart failureAnxietyDepression (economics)Physical therapyCognitionGerontologyPsychiatryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Public Institution(s). Main funding source(s): CECRI (Center of Excellence for Nursing Scholarship) Rome Background The experience of psychological and physical symptoms of heart failure can be burdensome for patients. Identification of profiles of symptom burden may lead to greater understanding of the mechanism underlying this experience and improve symptom-centered care. Purpose The aim of this analysis was to identify profiles of psychological and physical symptoms in heart failure patients and compare the sociodemographic and clinical characteristics of patients in each cluster. Methods This was a secondary analysis of baseline data from the MOTIVATE-HF trial, that enrolled 510 patients across Italy. Cluster analysis was used to identify profiles of patients based on the two scores of the Hospital Anxiety and Depression scale and the total score of the Heart Failure Somatic Perception Scale. Each profile was described in terms of sociodemographic characteristics (e.g., age, gender, severity of disease), self-care maintenance and management behaviors, and self-efficacy (Self-care of Heart Failure Index), generic quality of life (12-item Short Form Survey), health-related quality of life (Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire), and cognitive status (Montreal Cognitive Assessment Scale). Comparisons between the characteristics of each profile were performed by analysis of variance (ANOVA) and chi square test. Results Patients (n = 510) were 72.37 years old on average (SD = 12.28), with a slightly higher prevalence of men (58%). Sixty per cent of the sample were symptomatic: New York Heart Association (NYHA) class 2, 31.4% in NYHA class III, and 6.5% in NYHA class IV. Three profiles were identified: (1) low distress, characterized by the youngest patients (69.76, SD = 12.17), mostly in NYHA class II, and with the highest score on self-care self-efficacy and self-care maintenance behaviors; (2) average distress, characterized by the oldest patients (74.45, SD = 11.99), who were mostly retired, with the highest level of education, and poorest (physical) health-related quality of life and low self-care behaviors; (3) high distress, characterized by an average age of 73.08 (SD = 12.29), with the lowest hemoglobin level, the worst cognitive status, and the worst generic and health-related quality of life. Conclusions The profiles identified in this study and their characteristics provide new insights into the burden of psychological and physical symptoms experienced by heart failure patients. This represents the first step in promoting symptom-centered care in the future.

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)0,001
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 enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Cardiovascular NursingMême sujetHeart Failure Treatment and ManagementTravaux en français237 207