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Enregistrement W2887885121 · doi:10.1080/14779072.2018.1510318

Cardiac rehabilitation and its effects on cognition in patients with coronary artery disease and heart failure

2018· review· en· W2887885121 sur OpenAlexaff
Kannayiram Alagiakrishnan, Darren Mah, Gábor Gyenes

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationHeart failureCoronary artery diseaseMyocardial infarctionCognitionPhysical therapyDiseasePhysical medicine and rehabilitationCognitive declineCardiac surgeryIntensive care medicineCardiologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cardiac rehabilitation program is an evidence-based intervention and established model of exercise delivery following myocardial infarction and heart failure. Although it forms an important part of recovery and helps to prevent future events and complications, there has been little focus on its potential cognitive benefits. Areas covered: Coronary artery disease and heart failure are common heart problems associated with significant morbidity and mortality, and cognitive decline is commonly seen in affected individuals. Cognitive impairment may influence patient self-management by reducing medication adherence, rendering patients unable to make lifestyle modifications and causing missed healthcare visits. Cognitive assessment in cardiac rehabilitation as an outcome measure has the potential to improve clinical, functional and behavioral domains as well as help to reduce gaps in the quality of care in these patients. Expert commentary: Limited evidence at present has shown that cardiac rehabilitation and exercise has potential in preventing cognitive decline. Cardiac prehabilitation, a rehabilitation-like program delivered before cardiac surgery, may also play a role in preventing postoperative cognitive dysfunction, but needs future research studies to support it.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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