Symptom network of multidomain frailty in patients with chronic heart failure: a network-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The purpose of this study was to construct a symptom network for identifying core symptoms of frailty in physical, cognitive, and social domains in patients with chronic heart failure (CHF). METHODS AND RESULTS: A total of 269 hospitalized patients with CHF was included in the study. The FRAIL scale, the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Help, Participation, Loneliness, Financial, Talk scale (The HALFT scale) were used to assess the frailty in physical, cognitive, and social domains. The construction of symptom networks for frailty in physical, cognitive, and social domains in patients with CHF was conducted by R software. The symptom network analysis indicated that the three symptoms with the highest centrality of strength were 'attention' (rs = 4.178), 'visuospatial/executive function' (rs = 3.940), and 'language' (rs = 3.843). The three symptoms with the highest centrality of betweenness were 'language' (rb = 32.000), 'loneliness' (rb = 28.000), and 'decreased endurance' (rb = 26.000). The three symptoms with the highest centrality of closeness were 'attention' (rc = 0.011621), 'visuospatial/executive function' (rc = 0.011620), and 'language' (rc = 0.011568). The three symptoms with the highest centrality of bridge were 'decreased walking ability' (rbs = 7.608), 'decreased endurance' (rbs = 7.373), and 'inability to help others' (rbs = 4.990). CONCLUSION: The core symptoms of frailty in the physical, cognitive, and social domains among patients with CHF are attention, visuospatial/executive function, and language function. Therefore, prioritizing interventions for core symptoms should be implemented to address frailty in the physical, cognitive, and social domains of patients with CHF in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».