Exercise training improves exercise capacity and quality of life in people with interstitial lung disease [synopsis]
Notice bibliographique
Résumé
Question: Does exercise training improve functional exercise capacity, muscle strength, health-related quality of life, dyspnoea, anxiety and depression in people with interstitial lung disease?Design: Randomised, controlled trial with concealed allocation and blinded outcome assessment.Setting: Three tertiary hospitals in Melbourne, Australia.Participants: People with interstitial lung disease were eligible for inclusion if they were clinically stable, ambulant, and reported dyspnoea on exertion despite maximal medical treatment.Exclusion criteria were respiratory disease other than interstitial lung disease, history of syncope on exertion, and co-morbidity that prevented exercise.Randomisation of 142 participants allocated 68 to a control group and 74 to an intervention group.Interventions: Both groups received usual medical care.The intervention group participated in an 8-week supervised outpatient exercise-training program consisting of 30 minutes of aerobic exercise (cycling and walking), and upper and lower limb resistance training.Outcome measures: The primary outcome was the change in 6-minute walking distance at the 9-week and 6-month follow-up.Secondary outcome measures comprised knee and elbow flexor strength, quality of life, dyspnoea, and feelings of anxiety and depression.Results: A total of 126 participants completed the study.At the 9-week follow-up, the change in
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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 | 0,002 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,025 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».