Risk and Triggers for Exacerbation of Congestive Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Background Congestive heart failure exacerbations can be triggered by a variety of factors, many of which are preventable. Understanding these risks is crucial for effective management and prevention strategies .Aim: To assess risk and triggers for exacerbation of congestive heart failure. Research design: A descriptive research design was utilized in the study. Setting: Emergency Heart Unit and cardiovascular medicine department at Assiut University Heart Hospital. Sample: A purposive sample of 67 adult patients diagnosed with heart failure were included. Tools: Three tools were used to collect data Tool I: Congestive Heart Failure Patient Assessment sheet, Tool II: Triggers for exacerbation of congestive heart failure & Tool III: Ottawa Heart Failure Risk Score. Results: (65.7 %) of the studied patients their age ranged between 50 to less 65yrs. (50.7%) of studied patients had left side heart failure & (46.3%) their total length of stay ranged from 5 to 10 days & (35.8%) of the studied patients had high risk for exacerbation. Regarding triggers (70.1%) were non-complied with their medications, (50.7%) had high sodium intake & (52.2%) of them had worsening in renal function. Conclusion: The main triggers for exacerbation of congestive heart failure were medication non-compliance, worsening in renal function, high sodium intake, electrolyte imbalances, respiratory infection and cardiac arrhythmia. Recommendation: It is important to emphasize on the role of nurse to educate patients with heart failure about triggers for exacerbation of congestive heart failure to prevent congestive heart failure deterioration. Key words: Congestive heart failure, Exacerbation, Triggers.
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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 | 0,000 | 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 ».