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Enregistrement W2345158312

Comparison of cardiac rehabilitation outcomes in individuals with respiratory, cardiac or no comorbidities: A retrospective review.

2016· article· en· W2345158312 sur OpenAlexaff
Mika Nonoyama, Susan Marzolini, Dina Brooks, Paul Oh

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary rehabilitationReferralAnaerobic exercisePhysical therapyComorbidityAnthropometryCOPDInternal medicineRehabilitationRetrospective cohort studyHeart failureCardiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the prevalence and impact of respiratory comorbidities on patients undergoing cardiac rehabilitation (CR). METHODS: A retrospective review of a CR database (1999 to 2004) of patients with ischemic heart disease with ≥10 pack per year (ppy) smoking history and respiratory comorbidities (RC), non-respiratory comorbidities (NRC) and no comorbidities (NC) was performed. Primary outcomes at zero, six and 12 months included peak oxygen uptake (VO2peak), maximum workload, resting heart rate, ventilatory anaerobic threshold and anthropometrics. Analyses were performed on individuals who completed the program, adjusting for age, sex and baseline VO2peak. RESULTS: Of 5922 patients, 1247 had ≥10 ppy smoking history: 77 (6.2%) had RC; 957 (76.7%) had NRC; and 213 (17.1%) had NC. The program completion rate for each group was similar for the RC (46.8%), NRC (55.8%) and NC groups (57.3%) (P=0.26). The RC group had the lowest baseline fitness levels (P<0.002). For VO2peak, there were significant differences among groups (P=0.02) and improvements over program duration (P<0.0001). There were no significant differences in other outcomes. CONCLUSIONS: There was a low prevalence of patients with comorbid chronic obstructive pulmonary disease in CR when based on physician referral documentation. This is likely underestimated and/or reflects a referral bias. Diagnostic testing at CR entry would provide a more accurate measure of the prevalence and severity of disease. CR participation resulted in significant and similar improvements in most key CR outcomes in all groups including similar completion rate. A CR model was effective for patients with coexisting RCs. Strategies to improve access and diagnosis should be explored.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,322 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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