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Enregistrement W3037292383 · doi:10.1080/14017431.2020.1783458

Observations on changes in ventricular repolarization following four weeks of exercise training in chronic heart failure patients

2020· article· en· W3037292383 sur OpenAlexaff
Maxime Caru, Hugo Gravel, Atul Pathak, Marc Bousquet, Michel Galinier, Vincent Jacquemet, Daniel Curnier

Notice bibliographique

RevueScandinavian Cardiovascular Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac electrophysiology and arrhythmias
Établissements canadiensHôpital du Sacré-Cœur de MontréalUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHeart failureVentricular RepolarizationCardiologyInternal medicineRepolarizationPhysical therapyElectrophysiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the effects of exercise training on ventricular repolarization dynamicity and heart rate variability in chronic heart failure patients. DESIGN: A total of 22 chronic heart failure patients with reduced ejection fraction in sinus rhythm were included in the study. The patients were in NYHA classes II-III with an ejection fraction of 29.7 ± 7.7%. Before and after 4 weeks of aerobic exercise training, all patients performed a cardiopulmonary exercise test, a standard twelve-lead electrocardiogram and a 24 h Holter recording from which heart rate variability and ventricular repolarization dynamicity were assessed. RESULTS: < .001) at RR intervals ranging from 600 to 1000 ms on 24 h QT/RR regressions after 4 weeks of exercise training. Our analyses revealed that short-term exercise training induced significant changes in the frequency and time domain HRV parameters on an overall time-period of 24 h. CONCLUSION: Four weeks of exercise training induced significant changes in ventricular repolarization dynamicity in chronic heart failure patients. In addition, short-term exercise training was enough to improve patients' heart rate variability.

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)0,000
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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