Factors Associated With Change in Cardiovascular Fitness for Patients With Peripheral and Coronary Artery Disease in Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cardiac rehabilitation (CR) yields improvements in cardiorespiratory fitness (peak oxygen uptake [V˙o2peak]). Predictors of change in V˙o2peak have been reported among patients with coronary artery disease (CAD) but have not been compared with peripheral artery disease (PAD). This study determined predictors of improved V˙o2peak among patients with PAD, CAD, and concomitant PAD and CAD (PAD/CAD) following a 6-mo home-based outpatient CR program (1supervised and 4 home weekly sessions). METHODS: This study was a retrospective (2006-2017) multiple linear regression analysis of CR patients with PAD (n = 63), CAD (n = 63), and PAD/CAD (n = 164). Peripheral artery disease and CAD were matched for age, sex, smoking status, diabetes, and year in program. RESULTS: Mean age of all patients was 68.9±10.1 yr, 72% were male, and mean improvement in V˙o2peak was 2.1 ± 3.3 mL/kg/min (14.5% improvement) following CR. In CAD, younger age (β = .30, P = .015), male sex (β = -.29, P = .019), and more recent year of entry (β = .26, P = .035) were predictors of improved V˙o2peak. In PAD, only male sex (β = -.36, P = .004) and in PAD/CAD, not having diabetes (β = -.24, P = .002), not smoking (β = -.25, P = .001), and shorter elapsed time from referring diagnosis to entry (β = -.19, P = .016) were predictors. CONCLUSIONS: While younger age and male sex were predictors of improved V˙o2peak in CAD, age did not influence PAD, and neither age nor sex influenced PAD/CAD. Peripheral artery disease-related limitations may override some demographic factors, and strategies for improving V˙o2peak should be explored. Managing smoking and comorbid diagnoses including diabetes and a timely entry to CR may yield greater improvements in V˙o2peak among individuals with PAD.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».