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Enregistrement W3163096280 · doi:10.1093/eurjpc/zwab061.037

Impact of a cardiovascular rehabilitation program on frailty indicators in elderly patients with heart disease

2021· article· en· W3163096280 sur OpenAlexaboutno aff
L Fonteles Ritt, Francisco M. Oliveira, JV Santos Pereira Ramos, Renata Braga Linhares de Albuquerque, Queila Borges de Oliveira, Daniela Pinto, Thaissa Costa Claro, Cristiane Miura Feitosa, M Santos Gramacho, Gustavo Freitas Feitosa, Eduardo Sahade Darzé

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDyslipidemiaHeart failureRehabilitationPhysical therapyLogistic regressionPopulationDiabetes mellitusCoronary artery diseaseRetrospective cohort studyInternal medicineDiseaseEmergency medicineGerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Private hospital(s). Main funding source(s): Hospital Cardio Pulmonar INTRODUCTION Frailty has been considered an important predictor of morbidity and mortality in elderly patients with cardiovascular disease. Cardiovascular Rehabilitation (CVR) has a direct and unequivocal effect on improving functional capacity in patients with heart disease, however, the effect of CVR on frailty indicators has not yet been well established. PURPOSE: To evaluate the association of the CVR program with frailty indicators in elderly patients with heart disease referred to a cardiovascular rehabilitation program and to identify possible predictors of improvement in frailty in this population. METHODS: Retrospective cohort with patients over 65 years old referred to an CVR program in Salvador-BA, Brazil from August / 2017 to March / 2020. Frailty was assessed using the Edmonton Frail Scale (EFS) at baseline and at least 3 months after the start of the program. Student"s t and Chi-square tests were used to compare continuous and categorical variables, respectively, logistic regression to analyze independent predictors of improvement in frailty and p <0.05 adopted as statistically significant. RESULTS: 51 patients were included, with a mean age of 75 ± 6 years, 65% men, 39 (77%) with coronary artery disease, 23 (50%) with heart failure, 21 (41%) with diabetes, 34 (67%) with hypertension and 41 (80%) dyslipidemia. According to the American Heart Association (AHA) risk stratification for exercise, 21 (49%) were risk B and 22 (51%) risk C. Regarding functional capacity, 12 (31%) were class I, 21 (41%) class II, 5 (13%) class III and 1 (3%) class IV according to the New York Heart Association (NYHA). The average initial ejection fraction was 53 ± 16%. The mean time between the two assessments was 5 ± 2 months and the improvement observed in maximum oxygen consumption (VO2 max) was from 15 ± 4 to 16 ± 4 mL.Kg-1.min-1 (p = 0.001). Regarding frailty, there was an improvement from 5.4 ± 2.0 to 4.8 ± 1.9 in the average of the EFS score (p = 0.034), with 25 patients (49%) being considered responders. This group was predominantly formed by men, non-diabetics, using statins, at risk B (AHA) and with a higher score on the quality of life score and on the EFS. However, in the multivariate analysis, only the highest score on the EFS (OR 1.8 CI 95% 1.06-3.3; p <0.05) and the lowest risk on the AHA scale (OR 0.18 CI 95% 0.03-0.97; p <0.05) remained as independent predictors of response. CONCLUSIONS: There was a significant improvement in the frailty of elderly patients referred for CVR, the higher the baseline frailty score, the greater the chance of response.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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