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Enregistrement W3042742642 · doi:10.1159/000509305

Bewegungstraining bei Patienten mit chronischen Atemwegserkrankungen: Werden kardiovaskuläre Komorbiditäten und Outcomes berücksichtigt? Eine systematische Übersichtsarbeit

2020· article· de· W3042742642 sur OpenAlexaff
Ana Machado, Kirsten Quadflieg, A. Chaves de Olveira, Charly Keytsman, Alda Marques, Dominique Hansen, Chris Burtin

Notice bibliographique

RevueKompass Pneumologie · 2020
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityWest Park Healthcare Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGynecologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patienten mit chronisch-obstruktiver Lungenerkrankung (COPD), Asthma und interstitiellen Lungenerkrankungen (ILD) weisen häufig kardiovaskuläre Komorbiditäten (KVK) auf. Bewegungstraining ist eine tragende Säule bei der Behandlung dieser Erkrankungen, doch existieren kaum Empfehlungen zur maßgeschneiderten Anpassung von Programmen für Patienten mit Atemwegserkrankungen und KVK. Ziel der vorliegenden systematischen Übersichtsarbeit war es, die Eignungskriterien zu identifizieren, die für die Auswahl von Patienten mit COPD, Asthma oder ILD und KVK für Bewegungsprogramme herangezogen werden, und die Auswirkungen von Bewegung auf die kardiovaskulären Outcomes zu bewerten. Darüber hinaus sollte festgestellt werden, wie Bewegungsprogramme auf Patienten mit KVK zugeschnitten wurden. Es erfolgte eine Suche in den Datenbanken PubMed, Scopus, Web of Science und Cochrane. Drei Reviewer extrahierten die Daten, und zwei Reviewer bewerteten unabhängig voneinander die Qualität der Studien mithilfe des Quality Assessment Tool for Quantitative Studies. Bei der Berechnung der individuellen und gepoolten Effektstärken (ES) kam MetaXL 5.3 zur Anwendung. In den meisten Studien (58,9 %) waren Patienten mit stabiler und instabiler KVK ausgeschlossen. Insgesamt berichteten 26 von 42 Studien kardiovaskuläre Outcomes. Das am häufigsten berichtete Outcome-Maß war die Herzfrequenz in Ruhe (<i>n</i> = 13), und es zeigte sich ein geringer statistisch signifikanter Effekt (ES = -0,23) des Bewegungstrainings auf die Herzfrequenz in Ruhe bei COPD-Patienten. Es wurden keine speziellen Anpassungen für die verordneten Bewegungstrainings beschrieben. Wenige Studien schlossen Patienten mit KVK ein. Ein individueller Zuschnitt der Bewegungsprogramme fehlte und die beobachteten Effekte waren begrenzt. Zukünftige Studien sollten den Effekt maßgeschneiderter Bewegungsprogramme auf relevante Outcome-Maße bei Patienten mit Atemwegserkrankungen und KVK untersuchen.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,007

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,260 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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