Affective symptoms, cognitive function and self-care behaviours in adults with heart failure according to ejection fraction phenotype
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this study was to compare affective symptoms, cognitive dysfunction, and self-care behaviours among different heart failure (HF) phenotypes and to explore their interrelationships, particularly examining how cognitive and affective factors influence self-care practices. METHODS AND RESULTS: This cross-sectional study involved 250 older adults hospitalized for acute decompensated HF, categorized into three groups based on left ventricular ejection fraction (EF): HF with reduced EF (HFrEF), mildly reduced EF (HFmrEF), and preserved EF (HFpEF). Affective symptoms were assessed using the Hospital Anxiety and Depression Scale and Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), while cognitive function was evaluated with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Mini-Mental State Examination (MMSE). Self-care behaviours were measured using the European Heart Failure Self-Care Behavior Scale. Among participants, 42% had HFrEF, 18.4% had HFmrEF, and 39.6% had HFpEF. Cognitive dysfunction was more pronounced in HFpEF patients (MMSE median = 28.0, IQR = 26.0-29.0) compared with those with HFrEF (median = 28.0, IQR = 27.0-29.0) or HFmrEF (median = 29.0, IQR = 27.3-29.0, P = 0.008). Higher MMSE scores were significantly associated with better self-care behaviours in HFpEF patients (Spearman's r = -0.299, P = 0.003) but not in the other groups. Significant differences were found in specific self-care behaviours, including contacting healthcare providers and adherence to a low-sodium diet. CONCLUSION: Although variations in cognitive function and self-care behaviors were observed across HF phenotypes, these differences were not statistically significant after adjusting for demographic and clinical factors. Tailored interventions should be based on a comprehensive assessment of cognitive and emotional health, rather than HF phenotype alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».