Evaluation by Dipirydamole MRI of the effects of cardiac rehabilitation after myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
Background: The effects of exercise training (ET) on myocardial perfusion after myocardial infarction have been well studied with scintigraphy whereas cardiac MRI seems a better technique which was not used yet in the literature in this indication. Methods: 11 patients after a first myocardial infarction were left again in 2 groups: a 20 session-ET program (T, n=6) and a control group (C, n=5). All patients underwent a dipirydamole MRI and a cardiopulmonary test at entry and after 3 months. Results At 3 months, improvements in work capacity (P < 0,05), peak VO2 (P < 0,05) were observed in T but not in C. Ejection fraction and left ventricular (LV) volumes were unchanged in T and C. Myocardial perfusion assessed by MRI was comparable at rest and after dipirydamole in each group. The recuperation of the segmentary kinetics was inversely proportional to the delayed enhancement given by MRI and was better for T than for C (P < 0,02). Conclusions: This is a preliminary study. Cardiac MRI makes it possible to apprehend perfusion in a reliable and reproducible way. ET has no detrimental effects on LV volumes and function; rather, it improves recovery of infarcted segments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».