Aerobic and breathing exercises improve dyspnea, exercise capacity and quality of life in idiopathic pulmonary fibrosis patients: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is a progressive disease associated with significant dyspnea and limited exercise capacity. This systematic review aimed to synthesize evidence of exercise interventions during pulmonary rehabilitation that aim to improve exercise capacity, dyspnea, and health-related quality of life (HRQL) in IPF patients. METHODS: Searches were performed in MEDLINE, Embase, CENTRAL, SPORTDiscus, PubMed and PEDro from inception to January 2019 using search terms for: (I) participants: 'IPF or interstitial lung disease'; (II) interventions: 'aerobic training or resistance training or respiratory muscle training'; and (III) outcomes: 'exercise capacity or dyspnea or health-related quality of life'. Two reviewers independently screened titles, abstracts and full texts to identify eligible studies. Methodological quality of studies was assessed using the Downs and Black checklist and meta-analyses were performed. RESULTS: Of 1,677 articles identified, 14 were included (four randomized controlled trials and 10 prospective pre-post design studies) that examined 362 patients receiving training and 95 control subjects. Exercise capacity was measured with the 6-minute walk distance, peak oxygen consumption, peak work rate, or endurance time for constant work rate cycling, which increased after exercise [aerobic exercise; aerobic and breathing exercises; aerobic and inspiratory muscle training (IMT) exercises] compared to the control groups. Dyspnea scores improved after aerobic and breathing exercises. HRQL also improved after aerobic exercise training alone or combined with breathing exercises. Aerobic training alone or combined with IMT or breathing exercises improved exercise capacity. CONCLUSIONS: Breathing exercises appears to complement exercise training towards improved dyspnea and HRQL in patients with IPF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».