Ventilatory support or respiratory muscle training as adjuncts to exercise in obese CPAP-treated patients with obstructive sleep apnoea: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Obstructive sleep apnoea (OSA) and obesity are interdependent chronic diseases sharing reduced exercise tolerance and high cardiovascular risk. Intervention A 3-month intervention with innovative training modalities would further improve functional capacity and cardiovascular health than usual cycle exercise training in already continuous positive airway pressure (CPAP)-treated obese patients with OSA. Methods Fifty three patients (35<body mass index (BMI) <45 kg/m 2 ) were randomly allocated to exercise training on a cycle ergometer, either alone (ERGO) or with respiratory muscle training (ERGO+RMT) or non-invasive ventilation (ERGO+NIV). Changes in 6 min walking distance (primary outcome), aerobic capacity (VO 2peak ), cardiovascular parameters, body composition and sleep quality were evaluated. Measurements and main results All training modalities increased 6 min walking distance without differences between groups (P=0.97). ERGO+NIV and ERGO+RMT led to significantly higher improvement in VO 2peak compared with ERGO (3.1 (95% CI 1.6 to 4.6) vs 2.3 (0.8 to 3.7) vs 0.5(−1.0 to 1.9) mL/min/kg, respectively, P=0.04) and ERGO+NIV significantly reduced self-measured blood pressure compared with ERGO+RMT and ERGO (systolic: −9.5 (95% CI −14.1 to −4.9) vs −13 (−5.8 to 3.1) vs −0.7 (−5.1 to 3.8) mm Hg, respectively, P=0.01). Waist and neck circumferences were reduced after ERGO+NIV compared with ERGO+RMT and ERGO (P=0.01). Conclusions Combining RMT or NIV with cycling exercise training failed to provide further improvement in functional capacity as compared with cycling exercise training alone. However, the combination of NIV and exercise training demonstrated superiority for improving cardiometabolic risk factors in obese CPAP-treated patients with OAS. TRIAL REGISTRATION NUMBER Results, NCT01155271 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».