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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

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 tête enseignante, pas un consensus.

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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