High-intensity interval training vs. moderate-intensity continuous exercise training in heart failure with preserved ejection fraction: a pilot study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is a major cause of morbidity and mortality. Exercise training is an established adjuvant therapy in heart failure; however, the effects of high-intensity interval training (HIIT) in HFpEF are unknown. We compared the effects of HIIT vs. moderate-intensity aerobic continuous training (MI-ACT) on peak oxygen uptake (V̇o₂peak), left ventricular diastolic dysfunction, and endothelial function in patients with HFpEF. Nineteen patients with HFpEF (age 70 ± 8.3 yr) were randomized to either HIIT (4 × 4 min at 85-90% peak heart rate, with 3 min active recovery) or MI-ACT (30 min at 70% peak heart rate). Fifteen patients completed exercise training (HIIT: n = 9; MI-ACT: n = 6). Patients trained 3 days/wk for 4 wk. Before and after training patients underwent a treadmill test for V̇o₂peak determination, 2D-echocardiography for assessment of left ventricular diastolic dysfunction, and brachial artery flow-mediated dilation (FMD) for assessment of endothelial function. HIIT improved V̇o₂peak (pre = 19.2 ± 5.2 ml·kg(-1)·min(-1); post = 21.0 ± 5.2 ml·kg(-1)·min(-1); P = 0.04) and left ventricular diastolic dysfunction grade (pre = 2.1 ± 0.3; post = 1.3 ± 0.7; P = 0.02), but FMD was unchanged (pre = 6.9 ± 3.7%; post = 7.0 ± 4.2%). No changes were observed following MI-ACT. A trend for reduced left atrial volume index was observed following HIIT compared with MI-ACT (-3.3 ± 6.6 vs. +5.8 ± 10.7 ml/m(2); P = 0.06). In HFpEF patients 4 wk of HIIT significantly improved V̇o₂peak and left ventricular diastolic dysfunction. HIIT may provide a more robust stimulus than MI-ACT for early exercise training adaptations in HFpEF.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle