Effects of Exercise Training on Health Status in Patients With Chronic Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Findings from previous studies of the effects of exercise training on patient-reported health status have been inconsistent. OBJECTIVE: To test the effects of exercise training on health status among patients with heart failure. DESIGN, SETTING, AND PATIENTS: Multicenter, randomized controlled trial among 2331 medically stable outpatients with heart failure with left ventricular ejection fraction of 35% or less. Patients were randomized from April 2003 through February 2007. INTERVENTIONS: Usual care plus aerobic exercise training (n = 1172), consisting of 36 supervised sessions followed by home-based training, vs usual care alone (n = 1159). Randomization was stratified by heart failure etiology, which was a covariate in all models. MAIN OUTCOME MEASURES: Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ) overall summary scale and key subscales at baseline, every 3 months for 12 months, and annually thereafter for up to 4 years. The KCCQ is scored from 0 to 100 with higher scores corresponding to better health status. Treatment group effects were estimated using linear mixed models according to the intention-to-treat principle. RESULTS: Median follow-up was 2.5 years. At 3 months, usual care plus exercise training led to greater improvement in the KCCQ overall summary score (mean, 5.21; 95% confidence interval, 4.42 to 6.00) compared with usual care alone (3.28; 95% confidence interval, 2.48 to 4.09). The additional 1.93-point increase (95% confidence interval, 0.84 to 3.01) in the exercise training group was statistically significant (P < .001). After 3 months, there were no further significant changes in KCCQ score for either group (P = .85 for the difference between slopes), resulting in a sustained, greater improvement overall for the exercise group (P < .001). Results were similar on the KCCQ subscales, and no subgroup interactions were detected. CONCLUSIONS: Exercise training conferred modest but statistically significant improvements in self-reported health status compared with usual care without training. Improvements occurred early and persisted over time. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00047437.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».