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Enregistrement W4403814442 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.3411

The trajectory of self-care over a 12-month period in patients with heart failure, comparing those with consistently good and poor self-care

2024· article· en· W4403814442 sur OpenAlexaboutno aff
Leonie Klompstra, Anna Strömberg, Tiny Jaarsma

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueNursing care and research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSelf careHeart failurePeriod (music)Intensive care medicineCardiologyHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Self-care behaviour plays a pivotal role in enhancing the quality of life for patients with heart failure (HF) and reducing mortality and morbidity rates, but many patients struggle with suboptimal self-care behaviours. It is crucial to understand the factors influencing long-term self-care management. Purpose To assess the trajectory of self-care over a 12-month period and assess differences between patients who have constantly good self-care over a 12-month period compared to constantly poor self-care. Method This study use data from a randomised controlled intervention study, called the HF-Wii study. We included patients who had complete data on self-care during on baseline, 3, 6 and 12 months. Self-care was measured with the European Heart Failure Self-care Behaviour scale (EHFSBs). A threshold score of equal or higher than 70 was used to define self-care behaviour as good and a score lower than 70 as poor self-care. Based on literature, the following characteristics (collected from questionnaires and medical records at baseline) were considered in the analysis: age, sex, marital status, education, history of myocardial infarction, duration of HF, New York Heart Association (NYHA) functional class, LVEF, comorbidity. Other factors assessed were Health-related Quality of Life (HrQoL, Minnesota living with HF questionnaire), depressive symptoms (Hospital Anxiety and Depression scale), cognition (Montreal Cognitive Assessment), sleep (Minimal Insomnia Symptom Scale) and level of HF knowledge (Dutch HF knowledge scale). Logistic regression was performed with backwards elimination of the factors considered associated with the differences between patients who have constantly good self-care at baseline, 3, 6 and 12 months compared to constantly poor self-care. Results In total, 407 patients were included in this study. At baseline, the mean self-care was 65±21, with 41% of the patients (n=245) performing good self-care. In total, 126 patients had a constantly good self-care over 12 month (31%), 120 patients had a constantly bad self-care over 12 months (30%) and 161 (39%) fluctuated in their self-care (Figure). In the multivariate analysis, patients that had continuously good self-care over 12-months were of older age (68±10 vs. 64±12, odds ratio (OR) 1.061, P-value<0.001), had higher HF knowledge (score 13±2 vs. 12±2, OR 1.439, P-value<0.001) and had higher HrQoL (score 28±20 vs 36±22, OR 0.984, P-value=0.022). compared to patients with consistently poor self-care. The variance was explained by 20%. Conclusion Younger patients with HF tend to struggle with consistent self-care over a year, underscoring the necessity for tailored interventions for this group. Conversely, patients with greater HF knowledge and higher HrQoL maintained good self-care habits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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