Effect of weight loss, exercise and risk factor control in microvascular angina. A randomized controlled pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Coronary microvascular dysfunction (CMD) is a common cause of angina in women and associated with adverse cardiovascular prognosis. Currently, no evidence-based treatment for CMD exists. Purpose To examine whether an intervention targeting cardiovascular risk factors is feasible and improves angina symptoms and microvascular function in women with CMD and no obstructive coronary artery disease. Methods We randomized 62 women aged 40–75, with body mass index >25 kg/m2, angina symptoms monthly or more and coronary flow velocity reserve (CFVR) <2.5 to a 24-week intervention comprising low energy diet, exercise training, and optimized medical treatment of hypertension, dyslipidemia and diabetes or to usual care. Patients were assessed before randomization and after 24 weeks. The primary outcomes were CFVR assessed by transthoracic Doppler stress-echocardiography and angina burden measured by the Seattle Angina Questionnaire (SAQ). Secondary endpoints were exercise capacity (VO2max), body composition and glycemic control, anxiety and depression symptoms measured by the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Results Fifty-six participants (90%) completed the study. Median age was 65 years. The intervention group obtained a mean weight loss of 10 kg, mainly (9 kg) from fat tissue (all p<0.0001), increased work load (p<0.01), decreased triglycerides, low density lipoprotein and low plasma cholesterol (all p<0.006). HbA1c in non-diabetes participants also decreased (p<0.05). There was a clinically relevant improvement in all angina symptoms (9–21-point increase on all SAQ scales (all p<0.01)) as well as in depression score (p=0.008). There was no effect on CFVR or other secondary outcomes. Conclusion A major weight loss and intensified risk factor control resulted in significant improvement in angina burden but no improvement of coronary microvascular function among women with microvascular angina. Funding Acknowledgement Type of funding source: Public grant(s) – National budget only. Main funding source(s): Unlimited research funding sources from the Capital region of Denmark and Bispebjerg-Frederiksberg Hospital internal funding sources.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».