Effectiveness of Pre-operative Respiratory Muscle Training versus Conventional Treatment for Improving Post operative Pulmonary Health after Coronary Artery Bypass Grafting
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the Effectiveness of Pre-operative Respiratory Muscle Training versus Conventional Treatment for Improving post-operative pulmonary health after Coronary Artery Bypass Graft Surgery (CABG). Methods: A Prospective Randomized clinical trial was performed on sixty patients who underwent elective CABG at Faisalabad Institute of Cardiology. At the time of admission all patients were subjected to 6-minutes’ walk test (6MWT) as baseline. The subjects were then divided into two groups. The Group-I was subjected to respiratory muscle training whereas the Group-2 received the routine preoperative care. The 6-minute walk test (6MWT) was then repeated a day before surgery (pre-operative) and before discharge (post-operatively). Duration of post-operative mechanical ventilation, oxygen therapy and hospital stay were also noted as outcome measures of this study. Results: The pre-operative and post-operative readings showed that the patients in the interventional group performed better than the control group in their 6MWT with P-value of less than 0.05. Similarly the interventional group had shorter duration of mechanical ventilation, dependence on oxygen therapy and postoperative hospital stay as compared with the control group showing P-values below 0.05. Conclusion: The results showed that respiratory muscle training results in improved postoperative functional capacity and reduces of hospital stay. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.36.6.2899 How to cite this:Sahar W, Ajaz N, Haider Z, Jalal A. Effectiveness of Pre-operative Respiratory Muscle Training versus Conventional Treatment for Improving Post operative Pulmonary Health after Coronary Artery Bypass Grafting. Pak J Med Sci. 2020;36(6):1216-1219. doi: https://doi.org/10.12669/pjms.36.6.2899 This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
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 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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».