Prevalence and modifiable risk factors of cognitive frailty in patients with chronic heart failure in China: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive frailty (CF) is currently a significant issue, and most of the associated factors discovered in current studies are not modifiable. Therefore, it is crucial to identify modifiable risk factors that can be targeted for interventions in patients with chronic heart failure (CHF). This study aimed to investigate the prevalence and modifiable risk factors of CF in CHF patients in China. METHODS: In this cross-sectional study, we sequentially enrolled patients diagnosed with CHF. CF served as the dependent variable, assessed through the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) Scale and the FRAIL Scale. The independent variable questionnaire encompassed various components, including general demographic information, the Social Support Rating Scale (SSRS), the Simplified Nutrition Appetite Questionnaire (SNAQ), the Hamilton Depression Scale (HAMD), the Hamilton Anxiety Scale (HAMA), and the Minnesota Living with Heart Failure Questionnaire (MLHFQ). Logistic regression analysis was employed to identify independent factors contributing to CF. RESULTS: A total of 271 patients with CHF were included in the study. The overall prevalence of CF was found to be 49.4%, with 28.8% of patients exhibiting potentially reversible cognitive frailty and 20.7% showing reversible cognitive frailty. Among middle-young CHF patients, 10.7% had reversible cognitive frailty and 6.4% had potentially reversible cognitive frailty, with a prevalence of CF at 17.1%. Logistic regression analysis revealed that body mass index (OR = 0.826, 95%CI = 0.726-0.938), blood pressure level (OR = 2.323, 95%CI = 1.105-4.882), nutrition status (OR = 0.820, 95%CI = 0.671-0.979), and social support (OR = 0.745, 95%CI = 0.659-0.842) were independent factors associated with CF (p < 0.05). CONCLUSIONS: We observed a relatively high prevalence of CF among Chinese patients diagnosed with CHF. Many factors including BMI, blood pressure level, nutrition status, and social support emerging as modifiable risk factors associated with CF. We propose conducting clinical trials to assess the impact of modifying these risk factors. The outcomes of this study offer valuable insights for healthcare professionals, guiding them in implementing effective measures to improve the CF status in CHF patients during clinical practice.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».