对心房的管理:对临床和个人患者特征的探索性基于模型的集群分析
Kathy L Rush1, Cherisse L Seaton1, Brian P O'Connor2
1School of Nursing, University of British Columbia-Okanagan, Kelowna, British Columbia, Canada.
CJC open
|November 29, 2023
概括
识别出不同的心房动 (AF) 患者群体可以个性化护理. 三个小组的患者不善于管理AF可能受益于量身定制的支持策略.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 患者管理 患者管理
- 健康心理学 心理健康心理学
背景情况:
- 了解心房患者的特征对于优化管理策略至关重要.
- 识别不同的患者个人资料可以帮助针对性干预,以改善结果.
研究的目的:
- 在心房动 (AF) 患者群体中识别和描述不同患者群体.
- 探索基于确定的患者子组的量身定制管理方法的潜力.
主要方法:
- 从196名AF患者的在线调查和临床转诊数据的二次分析.
- 使用11个变量进行集群分析,包括CHA2DS2-VASc得分,症状,心理健康和生活质量.
- 后续分析用于在已识别的集群中比较临床变量.
主要成果:
- 一个四个集群的解决方案揭示了不同的患者群:"做得很好"",压力和不满"",扎和不满"",满意和自满".
- 三分之二的患者 (66%) 被归类为"表现良好",而34%的患者在管理AF时表现出不同程度的困难.
- 四个集群模型提供了一个细微的观点,在那些管理不好的人中区分分组.
结论:
- 心房的患者可以被分为临床上有意义的,自然的分组.
- 在管理不良的患者中,有三个不同的亚组可能会从个性化的AF管理和支持中受益.
- 根据个人,行为和临床模式量身定制治疗可以提高患者的结果和满意度.
更多相关视频
08:10Estimating Bilateral Atrial Function by Cardiovascular Magnetic Resonance Feature Tracking in Patients with Paroxysmal Atrial Fibrillation
Published on: July 20, 2022
1.7K
08:52Author Spotlight: Developing a Translational Model for Atrial Fibrillation Research Across Species
Published on: November 21, 2023
941
