Time-to-Referral, Use, and Efficacy of Cardiac Rehabilitation After Heart Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely access, adherence, and efficacy of cardiac rehabilitation programs (CRP) are important given the potential to mitigate or reverse the side effects of immunosuppressive medications, weight gain, and cardiovascular deconditioning that place heart transplant (HT) recipients at increased cardiovascular risk. However, there is a dearth of information on use and efficacy of CRPs. Therefore, we examined process indicators (time to referral and correlates, program adherence) and clinical outcome indicators (functional capacity (VO(2peak)), anthropometrics) of CR post-HT compared to post-coronary artery bypass graft (CABG). METHODS: Baseline, 6-month exercise stress test results, and anthropometrics were examined retrospectively among consecutively enrolled post-HT and age-matched and sex-matched CABG patients. Time to referral and program entry, attendance, and completion rates were also measured. RESULTS: Heart transplant (n=43) and CABG patients were referred 24.9 ± 48.9 and 2.1 ± 3.6 months, respectively, after surgery (P=0.003). Once referred, there was no difference in elapsed-time to program entry (P=0.2). There was a positive relationship between time to referral and baseline waist circumference (r=0.5, P=0.001), body mass index (r=0.5, P=0.002), hip circumference (r=0.4, P=0.008), and body fat percentage (r=0.4, P=0.03) in HT. Heart transplant and CABG patients had similar rates of CRP dropout (27.9% vs. 37.2% respectively, P=0.4). There was improvement in VO(2peak) for HT (2.4 ± 4.2 mL/kg/min; P=0.02) and CABG (5.5 ± 5.4 mL/kg/min, P<0.001), but was greater for CABG (P=0.04). Anthropometric measures remained stable for both cohorts (P>0.05). CONCLUSION: There is a lengthy delay in time from HT to CRP referral, though once referred, gain significant benefit in functional capacity. The appropriateness of this wait needs to be elucidated; however, it appears that longer wait times are associated with adverse effects on body composition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».