A longitudinal study of changes in depressive symptoms and risk factors for congestive heart failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Depression is prevalent among patients with congestive heart failure (CHF) and is associated with increased mortality and healthcare use. However, most research on this association has focused on high-income countries, leaving a gap in knowledge regarding the relationship between depression and CHF in low-to-middle-income countries. AIMS: To identify changes in depressive symptoms and potential risk factors for poor outcomes among CHF patients. METHODS: Longitudinal data from 783 patients with CHF from public hospitals in Karachi, Pakistan, were analysed. Depressive symptom severity was assessed using the Beck Depression Inventory. Baseline and 6-month follow-up Beck Depression Inventory scores were clustered using Gaussian mixture modelling to identify separate depressive symptom subgroups and extract trajectory labels. Further, a random forest algorithm was used to determine baseline demographic, clinical and behavioural predictors for each trajectory. RESULTS: Four separate patterns of depressive symptom changes were identified: 'good prognosis', 'remitting course', 'clinical worsening' and 'persistent course'. Key factors related to these classifications included behavioural and functional factors such as quality of life and disability, as well as the clinical severity of CHF. Specifically, poorer quality of life and New York Heart Association (NYHA) class 3 symptoms were linked to persistent depressive symptoms, whereas patients with less disability and without NYHA class 3 symptoms were more likely to exhibit a good prognosis. CONCLUSIONS: By examining the progression of depressive symptoms, clinicians can better understand the factors influencing symptom development in patients with CHF and identify those who may require closer monitoring and appropriate follow-up care.
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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 ».