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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».