Alfabetização em saúde, estresse e qualidade de vida em pacientes com insuficiência cardíaca

A insuficiência cardíaca está mostrando uma tendência de afetar indivíduos mais jovens. Os pacientes com insuficiência cardíaca de meia-idade são frequentemente a espinha dorsal econômica de suas famílias. Estudos também apontaram que aproximadamente 38,5% dos pacientes com insuficiência cardíaca aguda são re-hospitalizados dentro de um ano após a alta devido ao agravamento dos sintomas. Pacientes com menor alfabetização em saúde tendem a ter mais resultados de saúde e taxas mais altas de re-hospitalização. No entanto, há pesquisas limitadas sobre o estresse de vida e trabalho, alfabetização em saúde e qualidade de vida de pacientes com insuficiência cardíaca de meia-idade. Portanto, este estudo tem como objetivo usar o aprendizado de máquina para analisar e prever as correlações entre alfabetização em saúde, estresse e qualidade de vida em pacientes com insuficiência cardíaca.

Esta pesquisa é um estudo correlacional transversal, adotando amostragem de conveniência. Os sujeitos do estudo são pacientes com cardiologia de 18 a 65 anos diagnosticados com insuficiência cardíaca classificada como NYHA II ou acima por especialistas em um hospital de ensino regional no norte de Taiwan. A coleta de dados ocorreu nos departamentos ambulatoriais e de internação de cardiologia e cirurgia cardiotorácica. Questionários estruturados foram usados ​​para entrevistas individuais, incluindo informações demográficas básicas de pacientes com insuficiência cardíaca, a versão chinesa do Questionário de Pesquisa de Alfabetização em Saúde Europeia (HLS-UE-Q47), a versão chinesa da breve escala de resiliência (BRS), a escala de estresse percebida (PSS) e o questionário de Minnesota Living With Falt Falhas (MHFF). Os dados serão registrados usando o Excel e a análise estatística será realizada usando o SPSS versão 22. Estatísticas descritivas, como porcentagens, meios e desvios padrão, serão usadas para descrever as distribuições demográficas e variáveis. Os testes t independentes, o coeficiente de correlação ANOVA e Pearson serão usados ​​para analisar correlações entre variáveis. O aprendizado de máquina será empregado para analisar e prever fatores de qualidade de vida em pacientes com insuficiência cardíaca. Espera -se que os resultados deste estudo possam fornecer referências para a prática de enfermagem, ajudar na avaliação clínica do paciente e melhorar a qualidade do atendimento aos pacientes.