Female Risk Factors for Post-Infarction Depression and Anxiety: Trial Design
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Female patients are at elevated risk for adverse mental health outcomes following hospital admission for ischemic heart disease. These psychosocial characteristics are correlated with unacceptably higher rates of cardiovascular (CV) morbidity and mortality. Guidelines to address mental health following acute coronary syndrome (ACS) can only be developed with the aid of studies elucidating which subgroups of female patients are at the highest risk. METHODS/DESIGN: The Female Risk factors for post-Infarction Depression and Anxiety (FRIDA) Study is a prospective multicenter questionnaire-based study of female participants admitted to hospital with ACS. Data are collected within 72 h of admission as well as at 3 and 6 months. At baseline, participants complete a sociodemographic questionnaire, social support survey, and Hospital Depression and Anxiety Scale (HADS). Follow-up will consist of a demographic questionnaire, HADS, changes to health status, and quality of life indicators. Statistical analysis will include descriptive and inferential methods to observe baseline distributions and significance between groups. DISCUSSION/CONCLUSION: Our primary outcome is to determine if specific CV and sociodemographic factors correlate with increased depression and anxiety scores (HADS-D >7; HADS-A >7) at baseline. Our secondary aim is to determine if increased HADS scores at baseline and follow-up correlate with 3 and 6-month health and quality of life outcomes. A total of 2,000 patients will be enrolled across seven study sites. The aim of the FRIDA Study is to understand which groups of female patients have the highest rates of depression and anxiety following ACS to better inform care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».