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Enregistrement W2964842295 · doi:10.1186/s12872-019-1164-6

Functional aging in health and heart failure: the COmPLETE Study

2019· article· en· W2964842295 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on AgingSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMasimoNational Science Foundation
Mots-clésAngiologyMedicineHeart failureCardiac surgeryVascular surgeryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular (CV) diseases including heart failure are the leading causes of morbidity, with age being the primary risk factor. The combination of age-related organic functional impairment and reduced physical fitness can drastically impact an individual's healthspan. One's lifespan can potentially be prolonged by the preservation or improvement of physical fitness. However, it remains unclear as to which biomarkers are most suitable for distinguishing between healthy aging and the impaired organ function associated with heart failure. Therefore, a comprehensive assessment of the components of physical fitness and CV function will be performed to identify the most important factors contributing to aging in relation to both health and disease. METHODS: This cross-sectional investigation will consist of two parts: COmPLETE-Health (C-Health) and COmPLETE-Heart (C-Heart). C-Health will examine the aging trajectories of physical fitness components and CV properties in a healthy population sample aged between 20 and 100 years (n = 490). Separately, C-Heart will assess the same markers in patients at different stages of chronic heart failure (n = 80). The primary outcome to determine the difference between C-Health and C-Heart will be cardiorespiratory fitness as measured by cardiopulmonary exercise testing on a bicycle ergometer. Secondary outcomes will include walking speed, balance, isometric strength, peak power, and handgrip strength. Physical activity as a behavioural component will be assessed objectively via accelerometry. Further, CV assessments will include pulse wave velocity; retinal, arterial, and venous diameters; brachial and retinal arterial endothelial function; carotid intima-media thickness; and systolic and diastolic function. The health distances for C-Health and C-Heart will be calculated using the methodology based on statistical (Mahalanobis) distance applied to measurements of quantitative biomarkers. DISCUSSION: This research seeks to identify physical fitness and CV biomarkers that best resemble underlying CV risk with age. Further, it will examine which physical fitness markers are impaired most in heart failure. The presented integrative approach could define new recommendations for diagnostic guidance in aging. Ultimately, this study is expected to offer a better understanding of which functional characteristics should be specifically targeted in primary and secondary prevention to achieve an optimal healthspan.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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