Do isolated leg exercises improve dyspnea during exercise in chronic obstructive pulmonary disease?
Notice bibliographique
Résumé
Dyspnea, the subjective feeling of shortness of breath, is a hallmark feature of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Pulmonary rehabilitation (PR) programs aim to improve dyspnea, thereby increasing exercise tolerance and health-related quality of life in patients with COPD. Exercise training is proven to be an essential component of PR; however, there is no consensus regarding which training modality confers the greatest therapeutic benefit. Secondary to pulmonary impairment, many COPD patients develop limb muscle dysfunction (LMD), particularly in the leg muscles. Mounting evidence suggests that peripheral limitation to exercise as a result of LMD is frequent in patients with COPD. LMD of the legs, or lower limb muscle dysfunction, has been shown to markedly influence ventilatory and dyspnea responses to exercise. Accordingly, isolated training of leg muscles may contribute to reducing dyspnea and increase exercise tolerance in patients with COPD. Indeed, relative to the largely irreversible impairment of the pulmonary system, the leg muscles are an important site by which to improve patients' level of function and quality of life. Isolated leg exercises have been shown to improve LMD and may constitute an effective training modality to improve dyspnea and exercise tolerance in COPD within the context of PR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».