Significance of Cardiac Rehabilitation on Visit-to-Visit Variability of Blood Pressure in Patients With Cardiovascular Disease in a 12-Month Follow-Up
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visit-to-visit variability (VVV) in blood pressure (BP) has been shown to be a strong predictor of cardiovascular disease (CVD). However, the long-term effect of comprehensive cardiac rehabilitation (CR) with exercise training on VVV in BP has not yet been established. Therefore, we evaluated the long-term effects of CR on VVV in BP in patients with CVD. METHODS: Twenty-two CVD patients in a 12-month CR program who had at least six clinic visits per month to measure BP were enrolled. We determined VVV in BP expressed as the standard deviation of average BP every month for 12 months. RESULTS: . In addition, the percentage (%) of males, % heart failure and % ischemic heart disease were 77%, 55% and 27%, respectively. Patients who had uncontrolled BP at baseline showed a significant reduction of both systolic BP (SBP) and diastolic BP (DBP). VVV in SBP in the first month was significantly less than that in the last month, although there was no difference in VVV in DBP. Patients were divided into larger (L-) and smaller (S-) VVV in SBP groups according to the average value of VVV in SBP as a cut-off. The L-VVV in SBP group, but not the S-VVV in SBP group, showed a significant reduction of VVV in SBP. CONCLUSION: Comprehensive CR may improve VVV in SBP in CVD patients who have larger VVV in SBP.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».