Does cognitive impairment predict poor self-care in patients with chronic heart failure?
Notice bibliographique
Résumé
Aims\nCognitive impairment occurs often in patients with chronic heart failure (CHF) and may contribute to sub-optimal self-care. This study aimed to test the impact of cognitive impairment on self-care. Methods and results\nIn 93 consecutive patients hospitalized with CHF, self-care (Self-Care of Heart Failure Index) was assessed. Multiple regression analysis was used to test a model of variables hypothesized to predict self-care maintenance, management, and confidence. Variables in the model were mild cognitive impairment (MCI; Mini-Mental State Exam and Montreal Cognitive Assessment), depressive symptoms (Cardiac Depression Scale), age, gender, social isolation, education level, new diagnosis, and co-morbid illnesses. Sixty-eight patients (75%) were coded as having MCI and had significantly lower self-care management (η2= 0.07, P < 0.01) and self-confidence scores (η2= 0.05, P < 0.05). In multivariate analysis, MCI, co-morbidity index, and NYHA class III or IV explained 20% of the variance in self-care management (P < 0.01); MCI made the largest contribution explaining 9% of the variance. Increasing age and symptoms of depression explained 13% of the variance in self-care confidence scores (P < 0.01). Conclusion\nCognitive impairment, a hidden co-morbidity, may impede patients' ability to make appropriate self-care decisions. Screening for MCI may alert health professionals to those at greater risk of failed self-care.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».