Alfabetizzazione sanitaria, stress e qualità della vita nei pazienti con insufficienza cardiaca

L'insufficienza cardiaca sta mostrando una tendenza a colpire gli individui più giovani. I pazienti con insufficienza cardiaca di mezza età sono spesso la spina dorsale economica delle loro famiglie. Gli studi hanno anche sottolineato che circa il 38,5% dei pazienti con insufficienza cardiaca acuta viene ri-ospedalizzato entro un anno dalla dimissione a causa del peggioramento dei sintomi. I pazienti con alfabetizzazione sanitaria inferiore tendono ad avere risultati di salute più scarsi e tassi di ri-ospedalisi più elevati. Tuttavia, ci sono ricerche limitate sulla vita e lo stress del lavoro, l'alfabetizzazione sanitaria e la qualità della vita dei pazienti con insufficienza cardiaca di mezza età. Pertanto, questo studio mira a utilizzare l'apprendimento automatico per analizzare e prevedere le correlazioni tra alfabetizzazione sanitaria, stress e qualità della vita nei pazienti con insufficienza cardiaca.

Questa ricerca è uno studio correlazionale trasversale, adottando campionamento di convenienza. I soggetti dello studio sono pazienti di cardiologia di età compresa tra 18 e 65 anni diagnosticati con insufficienza cardiaca classificata come NYHA II o superiore da specialisti in un ospedale di insegnamento regionale nel nord di Taiwan. La raccolta dei dati ha avuto luogo nei dipartimenti ambulatoriali e ospedalieri di cardiologia e chirurgia cardiotoracica. I questionari strutturati sono stati utilizzati per interviste individuali, tra cui informazioni demografiche di base dei pazienti con insufficienza cardiaca, la versione cinese del questionario europeo del sondaggio sull'alfabetizzazione per la salute (HLS-U-Q47), la versione cinese della Breve Resilience Scale (BRS), la percepita Stress Scale (PSS) e il Minnesota che vivono con il questionario di insufficienza cardiaca (MLHFQ). I dati verranno registrati utilizzando Excel e l'analisi statistica verrà condotta utilizzando SPSS versione 22. Statistiche descrittive come percentuali, mezzi e deviazioni standard verranno utilizzate per descrivere le distribuzioni demografiche e variabili. Test T indipendenti, ANOVA e coefficiente di correlazione di Pearson verranno utilizzati per analizzare le correlazioni tra le variabili. L'apprendimento automatico sarà impiegato per analizzare e prevedere i fattori di qualità della vita nei pazienti con insufficienza cardiaca. Si spera che i risultati di questo studio possano fornire riferimenti alla pratica infermieristica, aiutare con la valutazione clinica dei pazienti e migliorare la qualità delle cure per i pazienti.