Predictive factors of Cognitive Impairment in Heart Failure patients
Notice bibliographique
Résumé
O défice cognitivo (DC) é particularmente comum em pacientes com Insuficiência Cardíaca (IC), sendo também um marcador independente de prognóstico de resultados adversos. Este estudo transversal tem como objetivos avaliar a presença de DC em pacientes de ambulatório com IC e identificar os fatores preditivos de DC. Foi incluída uma amostra de 136 pacientes com IC, recrutados da consulta externa de cardiologia de um Hospital Universitário. A presença de DC foi avaliada usando o Montreal Cognitive Assessment (MoCA), considerando os dados normativos para a população portuguesa, definidos por grupo etário e nível de educação. A depressão e a ansiedade foram também medidas, usando o Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) e a Generalized Anxiety Disorder scale (GAD-7), respetivamente. As variáveis sociodemográficas e clínicas foram recolhidas através de uma entrevista semi-estruturada. Foram comparados pacientes com e sem DC e conduzido um modelo de regressão logística para determinar os fatores preditores de DC. No geral, 24.3% da amostra apresentou DC. Os pacientes com IC e DC eram maioritariamente do género feminino, com história de doença psiquiátrica e apresentavam mais depressão e ansiedade. No entanto, apenas a história psiquiátrica mostrou ser um preditor independente de DC. Estes achados podem ajudar a identificar pacientes com IC que apresentam maior risco de desenvolver DC e, também, contribuir para a definição e implementação de estratégias preventivas e intervenções especialmente direcionadas.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».