Baseline Quality of Life Can Predict Improvement of Metabolic Equivalents Following Cardiac Rehabilitation Program
Notice bibliographique
Résumé
The determining role of physical and psychological components of quality of life (QOL) for predicting cardiac rehabilitation (CR) physical and metabolic outcome is already questioned. current study evaluated the pivotal role of baseline QOL to predict the changes of METs as a main improvable physical parameter following CR. A total of 277 patients who underwent coronary artery bypass surgery (CABG) (n = 215) and percutaneous coronary intervention (PCI) (n = 62) and participated consecutively in 8-week CR program were evaluated. The SF-36 questionnaire and its physical and mental summary scores were proposed for assessing the patients' QOL. METs value was measured based on the stress test results at the day of admission and also at the conclusion of the program. No significant differences were found between the baseline physical and mental summary scores between men and women. However, those who underwent PCI had significantly higher mental summary score as well as total score of SF-36 compared to the participants undergoing pure CABG. Multivariable analysis indicated a strong positive correlation of METs improvement with both physical mental summary scores. QOL following cardiac procedures has a pivotal role to predict METs value during CR program and therefore can effectively determine outcome of CR, especially metabolic improvement in patients undergoing cardiac procedures.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».