Frailty and predictive factors in Chinese hospitalized patients with heart failure: a structural equation model analysis

医学 结构方程建模 心力衰竭 萧条(经济学) 生活质量(医疗保健) 横断面研究 社会支持 虚弱指数 老年学 物理疗法 内科学 心理学 宏观经济学 病理 护理部 经济 心理治疗师 统计 数学
作者
Yang Yang,Yifang Liu,Zeyu Zhang,Jing Mao
出处
期刊:European Journal of Cardiovascular Nursing [Oxford University Press]
卷期号:22 (4): 400-411 被引量:4
标识
DOI:10.1093/eurjcn/zvac063
摘要

Abstract Aims Frailty is closely related to the prognosis and quality of life of patients with heart failure (HF). However, the predictors of it are still unclear. Our study aimed to describe the frailty status of Chinese hospitalized patients with HF and explore predictive factors guided by Theory of Unpleasant Symptoms. Methods and results In this cross-sectional descriptive study, questionnaire-based survey was conducted among 323 patients hospitalized with HF in three tertiary hospitals in Wuhan, China. Frailty was measured by the Tilburg Frailty Indicator (TFI) in this study. The model based on Theory of Unpleasant Symptoms fits the sample well (root mean square error of approximation = 0.063, goodness of fit index = 0.977, normed fit index = 0.901, and comparative fit index = 0.940). Frailty among Chinese patients hospitalized with HF was at high level (TFI = 6.57 ± 3.05). General demographic characteristics (older age, female gender, lower education level, and medical payment method), physical factors (higher New York Heart Association cardiac function class), psychological factors (more severe depression), and social factors (poorer social support) were significant predictors of more severe frailty (P < 0.05). Depression played an important mediating role in this study. Conclusion Theory of Unpleasant Symptoms can be used to guide the research on the frailty of HF patients. It is suggested to strengthen emotional support and health education for HF patients in China. In addition, more attention should be paid to the less educated population by providing more personalized health guidance.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
aaronzhu1995完成签到 ,获得积分10
1秒前
静坐听雨萧完成签到 ,获得积分10
6秒前
瞿采枫完成签到 ,获得积分10
9秒前
毛豆爸爸应助科研通管家采纳,获得20
11秒前
毛豆爸爸应助科研通管家采纳,获得20
11秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得50
11秒前
xzy998应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
12秒前
酷酷的紫南完成签到 ,获得积分10
12秒前
Sylvia41完成签到,获得积分10
17秒前
美丽的芙完成签到 ,获得积分10
20秒前
大力的灵雁应助adeno采纳,获得10
20秒前
Alex完成签到 ,获得积分10
26秒前
36秒前
心灵美天奇完成签到 ,获得积分10
41秒前
QAQSS完成签到 ,获得积分10
41秒前
cyskdsn完成签到 ,获得积分10
51秒前
bc完成签到,获得积分10
58秒前
feiyang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
xiao完成签到,获得积分10
1分钟前
hebhm完成签到,获得积分10
1分钟前
缓慢怜菡给jackson256的求助进行了留言
1分钟前
石慧君完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
自然小猫咪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1A发布了新的文献求助10
1分钟前
GingerF应助cc采纳,获得200
1分钟前
1分钟前
mm完成签到 ,获得积分10
1分钟前
DH完成签到 ,获得积分10
1分钟前
乱世才子发布了新的文献求助10
1分钟前
HY完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Tonald Yang完成签到 ,获得积分20
1分钟前
勤qin完成签到 ,获得积分10
1分钟前
闫栋完成签到 ,获得积分10
1分钟前
ZZzz完成签到 ,获得积分10
1分钟前
adeno完成签到,获得积分10
1分钟前
单纯的忆安完成签到 ,获得积分10
1分钟前
魁梧的笑珊完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Adverse weather effects on bus ridership 500
Photodetectors: From Ultraviolet to Infrared 500
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6350684
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8165311
关于积分的说明 17182109
捐赠科研通 5406866
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2862727
邀请新用户注册赠送积分活动 1840290
关于科研通互助平台的介绍 1689463