Abstract 17863: Analysis of Social Determinants of Health, Burden of Treatment and Quality of Life in Patients With Heart Failure With Preserved and Reduced Ejection Fraction, a Single Center Study With Six Months Follow Up
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Heart failure (HF) is a chronic debilitating disease with immense burden on the patient’s life. This study aims to investigate the clinical characteristics, social determinants of health (SDOH), burden of treatment (BoT), and quality of life (QoL) of patients with heart failure with preserved and reduced ejection fraction (HFpEF and HFrEF). Methods: Data from 191 patients (63 HFpEF, 128 HFrEF) were collected from February 2022 to March 2023. Validated questionnaires including SDoH, BoT and QoL were filled by the patient on admission and in 6 months as a follow up. Descriptive statistics were used to compare the demographic and clinical characteristics of HFpEF and HFrEF patients. Inferential statistics, including logistic regression, were used to analyze the associations between SDOH, BoT, QoL, and 30-day readmission rates. Results: Distribution between both groups is similar to the general population. HFpEF patients experienced more interpersonal challenges and reported greater difficulty with self-care and usual activities. HFrEF patients had higher rates of substances, alcohol, and tobacco use. Regarding readmission, HFpEF patients with medication difficulties and HFrEF patients with difficulty accessing healthcare services were more likely to be readmitted. Both HFrEF and HFpEF patients showed significant improvement in SDOH, QoL and BoT in the follow up data (Table 1). Conclusions: The study findings highlight the distinct clinical characteristics, SDOH, BoT, and QoL factors associated with HFpEF and HFrEF. These findings can contribute to targeted interventions and improved patient care. Moreover, the study emphasizes the importance of addressing social and personal factors influencing HF outcomes, aiming to reduce healthcare disparities and improve patient well-being. The results have implications for healthcare providers, policymakers, and researchers in improving the management and outcomes of heart failure patients.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».