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Enregistrement W2103951129 · doi:10.3810/psm.2012.05.1964

Exercise Interventions for Patients with Peripheral Arterial Disease: A Review of the Literature

2012· review· en· W2103951129 sur OpenAlexaff
Ingrid Brenner, Monica Parry, Cameron Brown

Notice bibliographique

RevueThe Physician and Sportsmedicine · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of TorontoTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArterial diseaseMedicinePsychological interventionPeripheralPhysical therapyDiseasePhysical medicine and rehabilitationIntensive care medicineVascular diseaseInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peripheral arterial disease (PAD) is a common chronic cardiovascular condition that affects the lower extremities and can substantially limit daily activities and quality of life. Lifestyle interventions, including smoking cessation, diet modification, regular physical activity, and pharmacotherapy, are often prescribed to treat patients with PAD. Exercise interventions can be effective in increasing claudication onset time and maximal walking distance. Of the various types of exercise interventions available for patients with PAD, little is known about the differences that may exist between men and women in patient response to such interventions. The purpose of this literature review is to examine the current knowledge of exercise interventions for individuals with mild (Fontaine stages I-II) PAD and to consider any differences that may exist between men and women. Women with PAD present with a different clinical profile compared with men, but respond similarly to an acute bout of exercise and a training program. Patients with PAD should be encouraged to walk regularly; however, more research is needed to determine differences between men and women in their response to various exercise interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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