Predictors of Walking Activity in Patients With Systolic Heart Failure Equipped With a Step Counter: Randomized Controlled Trial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Physical activity has been shown to decrease cardiovascular mortality and morbidity. Walking, a simple physical activity which is an integral part of daily life, is a feasible and safe activity for patients with heart failure (HF). A step counter, measuring daily walking activity, might be a motivational factor for increased activity. Objective The aim of this study was to examine the association between walking activity and demographical and clinical data of patients with HF, and whether these associations could be used as predictors of walking activity. Methods A total of 65 patients with HF from the Future Patient Telerehabilitation (FPT) program were included in this study. The patients monitored their daily activity using a Fitbit step counter for 1 year. This monitoring allowed for continuous and safe data transmission of self-monitored activity data. Results A higher walking activity was associated with younger age, lower New York Heart Association (NYHA) classification, and higher ejection fraction (EF). There was a statistically significant correlation between the number of daily steps and NYHA classification at baseline (P=.01), between the increase in daily steps and EF at baseline (P<.001), and between the increase in daily steps and improvement in EF (P=.005). The patients’ demographic, clinical, and activity data could predict 81% of the variation in daily steps. Conclusions This study demonstrated an association between demographic, clinical, and activity data for patients with HF that could predict daily steps. A step counter can thus be a useful tool to help patients monitor their own physical activity. Trial Registration ClinicalTrials.gov NCT03388918; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03388918 International Registered Report Identifier (IRRID) RR2-10.2196/14517
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découle