SARC-F predicts poor motor function, quality of life, and prognosis in older patients with cardiovascular disease and cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We investigated whether SARC-F scores were associated with motor function, quality of life (QOL) related to physical function, and prognosis in older patients with cardiovascular disease (CVD) and cognitive impairment. METHODS: This was a retrospective cross-sectional cohort study. The study population consisted of 408 patients with CVD (≥60 years old) who completed the SARC-F questionnaire and Mini-Cog, a cognitive function test, at discharge. Sarcopenia was defined as a total SARC-F score ≥ 4 points. Patients who were cognitively-preserved (Mini-Cog score ≥ 3 points) were excluded. Patients completed the handgrip strength, leg strength, usual gait speed, 6-minute walking distance, short physical performance battery score, and 36-item Short-Form Health Survey Physical Functioning (SF-36PF) tests before discharge. Associations of SARC-F with physical function, QOL, and prognoses (i.e., composite of all-cause death and emergency CVD rehospitalization and the number of CVD rehospitalizations) were investigated. RESULTS: Sarcopenia (SARC-F score ≥ 4 points) was associated with poorer motor function test outcomes and SF-36PF scores (all P < 0.001). The correlations remained significant after adjusting for comorbidities (e.g., anemia, prior heart failure, and renal dysfunction). Sarcopenia was also associated with a poorer prognosis (hazard ratio: 1.574; 95 % confidence interval [CI], 1.011-2.445) and an increased risk of CVD rehospitalization (incidence rate ratio: 1.911; 95 % CI, 1.312-2.782) after adjusting for comorbidities. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: In older patients with CVD and cognitive impairment, the SARC-F questionnaire may be a simple and inexpensive tool for identifying patients with decreased motor function and a poor prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».