Abstract 18122: Cardiac Rehabilitation in Subjects With Peripheral Arterial Disease: A Higher Risk Patient Population Who Benefit From Attendance
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Peripheral vascular disease (PAD) is a common co-morbidity in subjects with coronary artery disease referred for cardiac rehabilitation (CR). Hypothesis: Subjects with PAD derive benefit from CR, but are less likely to attend. Methods: This study included all subjects who were referred to a 12-week, exercise based CR program in Calgary, Canada between 1996 and 2013. Baseline patient characteristics including age, sex, and clinical characteristics were compared between those who completed CR and did not. Rates of attendance and completion were compared by PAD, as was change in exercise capacity measured by exercise testing over the course of CR for all those who completed the program. Unadjusted and adjusted (for all available clinical covariates) Cox proportional hazard models were constructed to assess the association between CR completion and mortality. Models were stratified by PAD diagnosis. Results: A total of 15927 subjects were referred to CR; of those, only 894 (5.6%) had a formal diagnosis of PAD. Subjects with PAD were less likely to complete CR (44.4 vs 55.6% for non-PAD, p Conclusions: Subjects with coexisting PAD in a CR program have a higher mortality and thus are a higher risk CR group. They derive significant mortality reduction from attending CR even though they have less improvement in their exercise capacity. They are, however, less likely to attend and more likely to drop out. Removing barriers to CR attendance and completion is important for those suffering from PAD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».