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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».