Application of solution⁃focused brief therapy in elderly patients with chronic heart failure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract [Objective]To explore application effects of solution⁃focused brief therapy(SFBT)in elderly patients with chronic heart failure(CHF).[Methods]Totally 108 elderly patients with CHF in our department were selected as research subjects from January 2017 to December 2018.The patients were randomly divided into SFBT group and control group by using random number table method,54 cases in each group.Patients in control group was given regular health education and psychological care.And patients in SFBT group was given SFBT on basis of intervention in control group.Depression,happiness,self⁃perceived burden,heart function and nursing satisfaction were compared between two groups.[Results]After 4 weeks intervention,scores of Hamilton Depression Scale(HAMD),Self⁃Rating Depression Scale(SDS)and Self⁃Perceived Burden Scale(SPBS)in two groups were all lower than before intervention(<0.05).Score of Memorial University of Newfoundland Scale of Happiness(MUNSH)was significantly higher than before intervention(<0.05).Compared with control group,scores of HAMD,SDS and SPBS were lower in SFBT group(<0.05).And scores of MUNSH was higher in SFBT group(<0.05).After 4 weeks intervention,the 6⁃min walking distances of patients in two groups were longer(<0.05).And walking distances of patients in SFBT group were longer than those of control group(<0.05).After 4 weeks intervention,patients' satisfaction in control group was(93.91±0.34)% and that of SFBT group was (95.94±0.45)%.The difference between two groups was statistically significant(<0.01).[Conclusions]The implementation of SFBT on basis of routine health education and psychological care can significantly improve depression and self perceived burden of CHF patients,increase 6⁃min walking distance,and improve happiness index and satisfaction of patients.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».