Clinical Outcomes After Viewing Video Education on Danger Signs and Symptoms of Worsening Heart Failure and Self-care Actions
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with heart failure (HF) must understand subtle escalation in fatigue, dyspnea, and edema before they are triggered to control worsening status. Objective The aim of this paper is to examine if video education of HF danger signs or symptoms recognition and control, developed using symbolic modeling (social cognitive theory), leads to between-group differences in functional status, symptoms, and self-efficacy for managing symptoms at 30-days, all-cause, and HF-related hospitalization, emergency department visits, and death at 30, 90, and 180 days. Methods Using a 2-group, randomized controlled, multicenter, single-blind design, patients received video education (VE) plus usual care (UC) or UC alone before hospital discharge. VE patients also had access to content post discharge. Thirty-day functional status, fatigue, dyspnea, and self-efficacy for managing symptoms were assessed using valid, reliable tools. In the analysis, multivariable models were created to compare changes in patient-reported outcomes from baseline to 30-days post discharge and morbidity or mortality outcomes up to 180 days. Results Of 369 VE and 377 UC patients enrolled from 7 sites, mean age was 68.0 (SD 12.4) years, and 206 (55.9%) were male. At 30 days, there were no between-group differences in the change in functional status, fatigue, dyspnea, and self-efficacy from baseline. In multivariable analyses, between-group outcomes did not differ at 30 or 90 days. At 180 days, HF-related events and HF-related hospitalization were higher in the video group—odds ratios (95% CI): 1.42 (1.04, 1.94), P=.03; and 1.44 (1.05, 1.97), P=.03, respectively. In time-to-event adjusted analyses, video patients had earlier HF-related hospitalization, compared to UC patients—hazard ratio (95% CI) 1.32 (1.02, 1.72), P=.04. Conclusions Video education on recognition and control of danger signs or symptoms paradoxically increased HF-related events and hospitalization and decreased time to first HF-related hospitalization. Increased recognition of subtle HF signs or symptoms via video education is valuable but must be connected to patient or family self-care actions that reduce HF signs or symptoms. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03657459; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03657459 Conflicts of Interest None declared.
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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 | 0,000 | 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 ».