Factors Influencing the Development and Severity of Cognitive Decline in Patients with Chronic Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Considering the increasing prevalence of chronic heart failure (CHF) and cognitive decline (CD) observed in recent decades and the complex interrelation between these two pathologies often encountered in the same patient, in this study, we aimed to highlight the connection between CHF, defined as recommended by the European Society of Cardiology guidelines, and CD, evaluated by employing five neuropsychological scales. Materials and Methods: Our study was conducted on 190 patients with very high cardiovascular risk profiles admitted between 5 September 2021 and 15 November 2023 in the Municipal Emergency Hospital Timisoara. Of these, 103 had CHF (group A) and 87 did not (group B). Results: Although similar concerning age, sex distribution, and risk factors (excepting lipid profile), patients from group A had lower Mini Mental State Evaluation (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA levels (p = 0.003, respectively, p = 0.017) scores, more reduced daily activity (p = 0.021), and more severe depression (p = 0.015) compared to group B. We documented statistically significant correlations between left-ventricular ejection fraction (LVEF) and the levels of N-terminal pro–B-type natriuretic peptide (NT-pro-BNP), as well as with the results of MMSE (r = 0.226, p = 0.002 and r = −0.275, p = 0.005, respectively), daily activity, and depression (p ˂ 0.001). Multi-logistic regression models indicated age, blood pressure values, decreased daily activity, and depression as risk factors for CD in patients with CHF. Conclusions: In patients with CHF, there is an increased propensity of CD, with a direct relationship between MMSE and LVEF levels and an indirect one between MMSE and NT-pro-BNP levels. The concomitance of depression and reduced activity levels are aggravating CD in these patients.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».