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Enregistrement W4382197449 · doi:10.1002/ejhf.2944

Knowledge About Self-Efficacy and Outcomes in Patients with Heart Failure and Reduced Ejection Fraction

2023· article· en· W4382197449 sur OpenAlexaff
Mingming Yang, Toru Kondo, Carly Adamson, Jawad H. Butt, William T. Abraham, Akshay S. Desai, Karola Jering, Lars Køber, Mikhail Kosiborod, Milton Packer, Jean L. Rouleau, Scott D. Solomon, Muthiah Vaduganathan, Michael R. Zile, Pardeep S. Jhund, John J.V. McMurray

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Heart Failure · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilBritish Heart Foundation
Mots-clésHeart failureMedicineEjection fractionInternal medicineCardiologyFraction (chemistry)Intensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Although education in self-management is thought to be an important aspect of the care of patients with heart failure, little is known about whether self-rated knowledge of self-management is associated with outcomes. The aim of this study was to assess the relationship between patient-reported knowledge of self-management and clinical outcomes in patients with heart failure and reduced ejection fraction (HFrEF). METHODS AND RESULTS: Using individual patient data from three recent clinical trials enrolling participants with HFrEF, we examined patient characteristics and clinical outcomes according to responses to the 'self-efficacy' questions of the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire. One question quantifies patients' understanding of how to prevent heart failure exacerbations ('prevention' question) and the other how to manage complications when they arise ('response' question). Self-reported answers from patients were pragmatically divided into: poor (do not understand at all, do not understand very well, somewhat understand), fair (mostly understand), and good (completely understand). Cox-proportional hazard models were used to evaluate time-to-first occurrence of each endpoint, and negative binomial regression analysis was performed to compare the composite of total (first and repeat) heart failure hospitalizations and cardiovascular death across the above-defined groups. Of patients (n = 17 629) completing the 'prevention' question, 4197 (23.8%), 6897 (39.1%), and 6535 (37.1%) patients had poor, fair, and good self-rated knowledge, respectively. Of those completing the 'response' question (n = 17 637), 4033 (22.9%), 5463 (31.0%), and 8141 (46.2%) patients had poor, fair, and good self-rated knowledge, respectively. For both questions, patients with 'poor' knowledge were older, more often female, and had a worse heart failure profile but similar treatment. The rates (95% confidence interval) per 100 person-years for the primary composite outcome for 'poor', 'moderate' and 'good' self-rated knowledge in answer to the 'prevention' question were 12.83 (12.11-13.60), 12.08 (11.53-12.65) and 11.55 (11.00-12.12), respectively, and for the 'response' question were 12.88 (12.13-13.67), 12.22 (11.60-12.86) and 11.56 (11.07-12.07), respectively. The lower event rates in patients with 'good' self-rate knowledge were accounted for by lower rates of cardiovascular (and all-cause) death and not hospitalization for worsening heart failure. CONCLUSIONS: Poor patient-reported 'self-efficacy' may be associated with higher rates of mortality. Evaluation of knowledge of 'self-efficacy' may provide prognostic information and a guide to which patients may benefit from further education about self-management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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