MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017160696
■00520250211151102
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798382327600
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31143069
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a610
■1001  ▼aGrubman,  Scott.
■24510▼aLatent  Health  Status  Trajectory  Modelling  in  Patients  With  Symptomatic  Peripheral  Artery  Disease
■260    ▼a[Sl]▼bYale  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a52  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  85-11,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Mena-Hurtado,  Carlos.
■5021  ▼aThesis  (D.Med.)--Yale  University,  2024.
■520    ▼aFor  patients  with  peripheral  artery  disease  (PAD)  and  symptoms  of  intermittent  claudication,  treatment  is  geared  towards  maximizing  health  status  and  minimizing  disease  progression.  We  aimed  to  phenotype  health  status  trajectories  over  the  first  12  months  of  specialty  care  and  examine  factors  associated  with  nonresponsiveness  to  treatment.  Adults  with  new  or  worsening  exertional  leg  symptoms  presenting  to  vascular  clinics  in  the  United  States,  Australia,  and  Netherlands  2011-2015  were  included.  Patients  with  non-compressible  ankle-brachial  index,  critical  limb  ischemia,  barriers  to  consent,  or  lacking  at  least  one  follow-up  interview  were  excluded.  The  Peripheral  Artery  Questionnaire  (PAQ;  range  0-100,  higher  =  better)  was  used  to  capture  disease-specific  health  status  at  baseline  and  during  3-,  6-,  and  12-month  follow-up  visits.  Latent  trajectory  modeling  was  used  to  delineate  latent  trajectory  subgroups  based  on  heterogeneity  in  longitudinal  PAQ  scores.  Trajectories  were  classified  as  either  "Responsive"  or  "Nonresponsive"  by  achievement  of a  mean  ≥10-point  improvement  by  the  12-month  visit.  Medical  and  psychosocial  factors  associated  with  a  Nonresponsive  trajectory  were  assessed  by  hierarchical  multivariable  logistic  regression  with  a  random  effect  for  site.  Of  2,917  eligible  patients,  1,204  (41.3%)  were  included  in  the  final  cohort.  The  cohort  was  62.5%  male  with  a  mean  age  of  67.5±9.4.  Latent  trajectory  modelling  revealed  5  subgroups:  the  High  (n=401,  33.3%),  Intermediate  (n=400,  33.2%),  Low  (n=150,  12.5%),  Sustained  Response  (n=98,  8.1%),  and  Transient  Response  (n=155,  12.9%)  groups  with  +16.8,  +59.4,  +24.0,  +8.6,  and  +7.6  score  changes  at  12-months,  respectively.  Following  a  Nonresponsive  trajectory  (Low  or  Transient  Response)  was  associated  with  depressive  symptom  burden,  however  the  effect  did  not  remain  significant  after  sequential  adjustment  for  age,  sex,  race,  country,  baseline  PAQ,  and  revascularization.  Individuals  with  new  or  worsening  PAD  symptoms  receiving  specialty  care  exhibit  diverse  recovery  trajectories.  Roughly  1  in  4  experiences  no  meaningful  improvement  in  health  status  at  12  months.  Addressing  psychosocial  factors  alongside  medical  comorbidities  in  an  integrated  care  system  may  improve  outcomes  in  PAD.
■590    ▼aSchool  code:  0265.
■650  4▼aMedicine
■650  4▼aBiomedical  engineering
■650  4▼aHealth  sciences
■653    ▼aHealth  status
■653    ▼aIntermittent  claudication
■653    ▼aLatent  trajectory  modelling
■653    ▼aPeripheral  artery  disease
■653    ▼aDepressive  symptom
■690    ▼a0564
■690    ▼a0566
■690    ▼a0541
■71020▼aYale  University▼bYale  School  of  Medicine.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g85-11B.
■790    ▼a0265
■791    ▼aD.Med.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17160696▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서