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Enregistrement W2272584973 · doi:10.1161/circ.125.suppl_10.ap314

Abstract P314: Response of the Cardiometabolic Risk Profile to Coronary Artery Bypass Surgery Followed by a 1-year Lifestyle Modification Program: A Pilot Study

2012· article· en· W2272584973 sur OpenAlexaff
Valérie Lévesque, Paul Poirier, André Marette, Patrick Mathieu, Jean‐Pierre Després, Éric Larose

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBody mass indexWaistLipid profileInternal medicineCoronary artery diseaseCardiologyAnthropometryAdipose tissueSurgeryCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: A coronary artery bypass graft (CABG) surgery induces an important physiological stress which could impact on cardiometabolic risk (CMR) variables. Furthermore, lifestyle modification programs are effective in secondary prevention. Objective: The present pilot study explored the response of CMR variables to a CABG surgery followed by a 1-year intervention targeting the improvement of lifestyle habits (nutrition/physical activity) in patients with established coronary artery disease (CAD). Methods: Anthropometric measurements, assessment of lipid profile and magnetic resonance imaging were performed before and after CABG surgery (n=32) and 1 year after the lifestyle modification program (n=26). An oral glucose tolerance test (OGTT) and a maximal treadmill test (modified Bruce) were also performed after surgery and at the end of the intervention program. Results: Six weeks after surgery, but before initiation of the lifestyle modification program, patients significantly reduced their body mass index (BMI) (Δ=−1.0 kg/m 2 , p<0.0001), waist circumference (Δ=−3.4 cm, p<0.0001), fat mass (Δ=−2.7 kg, p<0.0001), visceral (Δ=−25.5 cm 3 , p=0.007) and total abdominal adipose tissue volumes (Δ=−27.4 cm 3 , p=0.008). They also significantly decreased their LDL-C (Δ=−0.7 mmol/L, p=0.0003) and total cholesterol (Δ=−0.7 mmol/L, p<0.0001), as well as their total cholesterol/HDL-C ratio (Δ=−0.8, p=0.009). In response to the lifestyle modification program, subjects further improved their CMR profile with additional decreases in their BMI (Δ=−0.9 kg/m 2 , p=0.02) and waist circumference (Δ=−4.3 cm, p=0.002) as well as visceral (Δ=−36.2 cm 3 , p=0.03), subcutaneous (Δ=−29.1 cm 3 , p=0.005) and total abdominal adipose tissue volumes (Δ=−61.1 cm 3 , p=0.01). They also significantly reduced glucose area under the curve (Δ=−128.6 ρmol/L, p=0.0005) measured during the OGTT, TG/HDL-C ratio (Δ=−0.47, p=0.0006), triglycerides (Δ=−0.12 mmol/L, p=0.03), total cholesterol/HDL-C ratio (Δ=−0.34, p=0.003) and increased HDL-C levels (Δ=+0.2 mmol/L, p=0.0002). Cardiorespiratory fitness (CRF) was also improved significantly as reflected by an increase in VO 2 max (Δ=+4.0 mlO 2 /kg/min, p<0.0001) and by a reduced heart rate assessed at a standardized workload (3.5 mph, 2% slope) (Δ=−9 bpm, p<0.0001). All changes in cardiometabolic risk variables were observed despite a reduction in the use of cardiometabolic drugs in some patients. A multiple regression analysis showed that improvement in CRF largely explained (r 2 =0.61, p=0.0003) the improvement in 2-hours plasma glucose (OGTT) in response to the lifestyle modification program. Conclusion: Results of this pilot study suggest that the CMR profile of high risk patients with CAD is improved by the CABG surgery itself. In addition, a 1-year lifestyle modification program generates further cardiometabolic benefits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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