A Nonexercise Prediction of Peak Oxygen Uptake for Patients With Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Nonexercise predictions of peak oxygen uptake (V˙ o2peak ) are used clinically, yet current equations were developed from cohorts of apparently healthy individuals and may not be applicable to individuals with cardiovascular disease (CVD). Our purpose was to develop a CVD-specific nonexercise prediction equation for V˙ o2peak . METHODS: Participants were from the Fitness Registry and Importance of Exercise International Database (FRIEND) with a diagnosis of coronary artery bypass surgery (CABG), myocardial infarction (MI), percutaneous coronary intervention (PCI), or heart failure (HF) who met maximal effort criteria during a cardiopulmonary exercise test (n = 15 997; 83% male; age 63.1 ± 10.4 yr). The cohort was split into development (n = 12 798) and validation groups (n = 3199). The prediction equation was developed using regression analysis and compared with a previous equation developed on a healthy cohort. RESULTS: Age, sex, height, weight, exercise mode, and CVD diagnosis were all significant predictors of V˙ o2peak . The regression equation was:V˙ o2peak (mL · kg -1 · min -1 ) = 16.18 - (0.22 × age [yr]) + (3.63 × sex [male = 1; female = 0]) + (0.14 × height [cm]) - (0.12 × weight [kg]) + (3.62 × mode [treadmill = 1; cycle = 0]) - (2.70 × CABG [yes = 1, no = 0]) - (0.31 × MI [yes = 1, no = 0]) + (0.37 × PCI [yes = 1, no = 0]) - (4.47 × HF [yes = 1, no = 0]). Adjusted R 2 = 0.43; SEE = 4.75 mL · kg -1 · min -1 .Compared with measured V˙ o2peak in the validation group, percent predicted V˙ o2peak was 141% for the healthy cohort equation and 100% for the CVD-specific equation. CONCLUSIONS: The new equation for individuals with CVD had lower error between measured and predicted V˙ o2peak than the healthy cohort equation, suggesting population-specific equations are needed for predicting V˙ o2peak ; however, errors associated with nonexercise prediction equations suggest V˙ o2peak should be directly measured whenever feasible.
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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 | 0,001 |
| 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 ».