Low-Intensity Exercise Training Increases Heart Rate Variability in Patients With Peripheral Artery Disease
Notice bibliographique
Résumé
Patients with peripheral artery disease (PAD), consistent with others with atherosclerotic occlusive disorders, have autonomic dysfunction (as measured by low heart rate variability [HRV]) that predisposes them to sympathetically mediated cardiac arrhythmias and sudden death. Exercise therapy has been shown to increase HRV in patients with coronary artery disease by increasing parasympathetic modulation of heart rate. This study quantified the circulatory and autonomic effects of a progressive, 12-week home-based, low-intensity (pain-free walking) exercise program in PAD and intermittent claudication. Participants ( N = 33, mean age 67.8 8.1 years) were randomly assigned to either a walking group ( n = 18), whose members performed a structured, 12-week, progressive walking program 5 days/week for 12 weeks, or a comparison group ( n = 15), whose members performed usual activities. Circulatory measures (heart rate, blood pressure, and rate pressure product) and autonomic measures (HRV) were obtained at the beginning (Week 1) and end (Week 12) of the study. Minimal change in circulatory measures occurred. However, spectral analysis of HRV revealed that autonomic function improved significantly in members of the walking group; specifically, there was an increase in parasympathetic and a decrease in sympathetic modulation. Members of the walking group also significantly increased maximal walking distance. These findings suggest that a structured, low-intensity, high-frequency walking program improves autonomic function by increasing HRV in patients with 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».