Psychic and Cognitive Impacts of Cardiovascular Disease: Evidence from an Observational Study and Comparison by a Systematic Literature Review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Cardiovascular diseases (CVDs) are frequently associated with psychiatric and cognitive comorbidities. These conditions have been shown to significantly impact quality of life and clinical outcomes. This study aims to evaluate the prevalence of anxiety, depression, and cognitive deficits in patients with CVD and to compare the results with existing evidence in the literature. Methods: A total of 74 patients were assessed using the following standardized screening tools: Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Mini-Mental State Examination (MMSE), Beck Depression Inventory-II (BDI-II), and Beck Anxiety Inventory (BAI). A systematic review was then conducted to compare the findings with those reported in the literature. Results: Most previous studies using the MoCA reported an over 70% absence of cognitive impairment, whereas this study shows a balanced distribution between the absence of (32.4%) and mild (35%) or moderate (32%) impairment. Studies with the MMSE indicated high rates of absence of cognitive deficits (74–79%), but here, the rate of absence was lower (58%), with an increase in mild impairment (42%). Regarding depression, compared with studies showing only absence or moderate/severe forms, this study reveals a more balanced profile, with 57% without depression and with varying severity levels (22% mild, 19% moderate, and 3% severe). Finally, for anxiety, unlike previous asymmetric distributions, greater variability was observed, with 58% without anxiety and significant percentages of mild (26%), moderate (12%), and severe (4%) anxiety. Conclusions: The results highlight a significant and varied prevalence of anxiety, depression, and cognitive deficits, emphasizing the importance of a multidimensional assessment to improve clinical management and therapeutic outcomes.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle