Exercise Ventilation in COPD: Influence of Systolic Heart Failure
Notice bibliographique
Résumé
Systolic heart failure is a common and disabling co-morbidity of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) which may increase exercise ventilation due to heightened neural drive and/or impaired pulmonary gas exchange efficiency. The influence of heart failure on exercise ventilation, however, remains poorly characterized in COPD. In a prospective study, 98 patients with moderate to very severe COPD [41 with coexisting heart failure; ‘overlap’ (left ventricular ejection fraction < 50%)] underwent an incremental cardiopulmonary exercise test (CPET). Compared to COPD, overlap had lower peak exercise capacity despite higher FEV1. Overlap showed lower operating lung volumes, greater ventilatory inefficiency and larger decrements in end-tidal CO2 (PETCO2) (P < 0.05). These results were consistent with those found in FEV1-matched patients. Larger areas under receiver operating characteristic curves to discriminate overlap from COPD were found for ventilation (E)-CO2 output CO2) intercept, E-CO2 slope, peak E/CO2 ratio and peak PETCO2. Multiple logistic regression analysis revealed that CO2 intercept ≤ 3.5 L/minute [odds ratios (95% CI) = 7.69 (2.61–22.65), P < 0.001] plus E-CO2 slope ≥ 34 [2.18 (0.73–6.50), P = 0.14] or peak E/CO2 ratio ≥ 37 [5.35 (1.96–14.59), P = 0.001] plus peak PETCO2 ≤ 31 mmHg [5.73 (1.42–23.15), P = 0.01] were indicative of overlapping. Heart failure increases the ventilatory response to metabolic demand in COPD. Variables reflecting excessive ventilation might prove useful to assist clinical interpretation of CPET responses in COPD patients presenting heart failure as co-morbidity.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».