Exercise Prescription and Proscription for Patients With Coronary Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
E xercise training in patients with cardiovascular disease increases exercise capacity, [1][2][3] reduces cardiac ischemia, 1,2 delays the onset of or eliminates angina pectoris, 4,5 and improves endothelial function.6 Meta-analyses of exercisebased, cardiac rehabilitation studies have suggested that exercise training reduces cardiac mortality in coronary artery disease (CAD) patients.7-10 A recent randomized, controlled comparison of exercise training and angioplasty in selected patients with angina documented fewer cardiac events in the exercise subjects over the year of follow-up.2 Despite these benefits, exercise training is rarely prescribed for cardiac patients, as evidenced by the fact that only Ϸ20% 11,12 of qualified patients are referred to formal cardiac rehabilitation programs.Referral rates are even lower among women and older patients.13 The reasons for this underutilization are not defined but probably include health professionals' underestimation of the benefits of exercise, a lack of training in exercise therapeutics among many healthcare providers, poor financial reimbursement, the absence of reimbursed advocates for exercise therapy, 13 and the absence of a sufficiently large randomized clinical trial documenting a reduction in cardiac events.This review discusses the benefits of exercise training for patients with atherosclerotic cardiovascular disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».