Central haemodynamics and peripheral muscle function during exercise in patients with chronic heart failure
Notice bibliographique
Résumé
In this narrative review of the current literature, we examine the central and peripheral mechanisms responsible for the exercise intolerance of chronic heart failure and highlight briefly the benefits of exercise training in the treatment of this debilitating disorder. Specifically, we identify the common finding of reduced cardiac output reserve during exercise conditions leading to decreased exercise tolerance. We also reveal that the stroke volume response to exercise varies depending on the individual patient, the presence of mitral regurgitation, and the aetiology of heart failure. Chronic heart failure patients with left ventricular systolic dysfunction appear able to use the Frank-Starling mechanism to compensate (in part) for their decreased contractile reserve. Patients with left ventricular diastolic dysfunction have normal contractile function; however, they are unable to make use of the Frank-Starling mechanism during exercise conditions. We also reveal that pericardial constraint may limit diastolic filling and exercise capacity in patients with chronic heart failure. It appears that interventions that reduce pericardial constraint and mitral regurgitation enhance diastolic filling and increase exercise tolerance. A series of peripheral muscle changes also occur, including changes in muscle mass, cellular structure, energy metabolism, and blood flow. Each of these factors is associated with decreased exercise capacity and the symptoms of chronic heart failure. Exercise training has been shown to improve both central haemodynamics and peripheral muscle function leading to improvements in exercise capacity, functional status, and overall quality of life in patients with chronic heart failure.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».