Left ventricular twisting mechanics and exercise in healthy individuals: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to review systematically the effects of exercise on left ventricular (LV) twisting mechanics in healthy individuals. Literature searches were conducted in electronic databases for articles reporting measures of LV twisting mechanics in healthy individuals before and during/after exercise. Upon review, 18 articles were analyzed. Studies were separated by exercise type into the following four categories to allow for detailed comparisons: submaximal, prolonged endurance, maximal, and chronic endurance. Despite an overall methodological quality of low to moderate and within-group variations in exercise intensity, duration, and subject characteristics, important trends in the literature emerged. Most important, the coupling of LV systolic twisting and diastolic untwisting was present in all exercise types, as both were either improved or impaired concomitantly, highlighting the linkage between systole and diastole provided through LV twist. In addition, trends regarding the effects of age, training status, and cardiac loading also became apparent within different exercise types. Furthermore, a potential dose-response relationship between exercise duration and the degree of impairment to LV twisting mechanics was found. Although some disagreement existed in results, the observed trends provide important directions for future research. Future investigations should be of higher methodological quality and should include consistent exercise protocols and subject populations in order to minimize the variability between investigations.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».