Predictive Validity of NYHA and ACC/AHA Classifications of Physical and Cognitive Functioning in Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
In clinical and research settings, heart failure (HF) is typically assessed using the New York Heart Classification (NYHA class) criteria and/or the A merican College of Card iology/ American Heart Association (ACC/ AHA) Stages of HF criteria to assess severity and functional capacity of HF patients. Recent evidence suggests that there may be inconsistencies between the two classification schemes relative to correlations between physical function and cognitive function in HF patients. As cognitive function has been identified as a significant risk factor for patient outcomes, these inconsistencies between classification systems may limit the generalizability of the use of each assessment for research purposes. Therefore, the predict ive validity of these two classification schemas were examined for their association with physical ability measured by six-minute walk test (6MWT) and cognitive function screened using the Montreal Cognitive Assessment (Mo CA) in a published study of 90 patients with HF. The results revealed both the NYHA class (RS = -0.232, 0.028) and ACC/AHA stages of HF (RS = -0.258, p=0.014) have good predictive valid ity for determin ing cognitive indicating the need to include assessment of cognitive impairment as an at-risk factor among HF patients. The NYHA class revealed an inverse association with functional status measured by 6MWT (RS = -.298, p= 0.004), with no association to ACC/AHA stage of HF that indicates structural damage to the heart (RS = -.178; p= .093). Results support the impact of on functional status and cognitive function that are t wo important sequellae for considerations in staging severity and for patients with HF.
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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 ».