ANALYSIS OF FACTORS ASSOCIATED WITH FRAILTY SYNDROME IN PATIENTS WITH HEART FAILURE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Aim: Determination of factors associated with frailty syndrome (FS) in patients with heart failure (HF). PATIENTS AND METHODS: Materials and methods: Consecutive patients hospitalized in the department were assessed for the presence of FS using L. Fried criteria, Edmonton Frail Scale (EFS) and Tilburg Frailty Indicator (TFI). Presence of arterial hypertension, diabetes, obesity, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and heart failure was included in the analysis based on patients' medical history and findings from current hospitalization. Patients were assessed for the presence of depression using Beck's Depression Inventory (BDI). Physical capacity was assessed using NYHA classification. RESULTS: Results: 87 patients (mean age 81.4±6.7; 57 women; 11 HFrEF, mean NYHA 2.36±1.21; 11 HFmrEF, mean NYHA 2.18±1.08; 65 HFpEF mean NYHA 1.94±1.09) were included in the analysis. Multivariable analysis showed significant relationship between FS assessed with EFS and age (β=0.316, SE=0.08; p=0.0001), arterial hypertension (β=-0.194, SE=0.08; p=0.0173), COPD (β=0.176, SE=0.08; p=0.0300) and depression (β=0.565, SE=0.08; p=0.0000). FS assessed with L. Fried criteria was significantly related to age (β=0.359, SE=0.09; p= 0.0001), NYHA classification (β= 0.336, SE=0.09; p=0.0002) and depression (β=0.297, SE=0.09; p=0.0010). Age (β=0.251, SE=0.10; p=0.0114) and depression (β=0.375, SE=0.1; p=0.0002) were significantly related to FS assessed using TFI. In multivariable analysis HF phenotype was not significantly related to FS. CONCLUSION: Conclusions: Age and depression assessed with BDI are related to FS in patients with HF. Arterial hypertension and COPD are linked to FS assessed using EFS, whereas NYHA classification is linked to FS assessed with L. Fried criteria. No statistically significant relationship was found between FS and HF phenotype.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| 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 ».