Cognitive Training Intervention for Heart Failure Patients: A Randomised Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The aim of this study was to evaluate the impact of ‘Cognitive Training’ on cognitive functions, self-care, medication adherence, QOL, functional capacity and satisfaction level among HF patients. Materials and Methods In the current randomised controlled trial, 60 HF patients were enrolled from the cardiology outpatient department by total enumeration sampling technique and randomised into the 30 control and 30 experimental group participants using a random number table. A socio-demographic cum clinical profile sheet, Montreal cognitive assessment, self-care of HF index, Hill-Bone medication adherence scale, Minnesota living with HF questionnaire (MLHFQ), 6-min walk test and satisfaction questionnaire were used for collecting data and pre-test was done at the time of enrolment. The experimental group participants received cognitive training through face-to-face counselling sessions provided by the researcher along with routine care. Control group participants received routine care. Post-test was done at the end of the 12 th week to assess the impact of Cognitive training on cognitive functions and other variables. Descriptive and inferential statistics were used to analyse the data. Results Significant improvement was observed in cognitive functions which include memory ( P < 0.001), executive functions ( P < 0.001) and attention and concentration ( P < 0.001) among the experimental group participants in the 12 th week. Furthermore, significant improvement was observed in self-care maintenance ( P < 0.001), self-care management (0.04), self-care confidence ( P < 0.001), medication adherence ( P < 0.001), QOL ( P < 0.001), functional capacity (0.002) as well as satisfaction with care provided. Conclusion Cognitive training was found to be effective in terms of improvement in cognitive functions and it should be part of the routine intervention in healthcare settings for better patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».