Comparing Virtual and Center-Based Cardiac Rehabilitation on Changes in Frailty
Notice bibliographique
Résumé
Many patients with cardiovascular disease (CVD) are frail. Center-based cardiac rehabilitation (CR) can improve frailty; however, whether virtual CR provides similar frailty improvements has not been examined. To answer this question, we (1) compared the effect of virtual and accelerated center-based CR on frailty and (2) determined if admission frailty affected frailty change and CVD biomarkers. The virtual and accelerated center-based CR programs provided exercise and education on nutrition, medication, exercise safety, and CVD. Frailty was measured with a 65-item frailty index. The primary outcome, frailty change, was analyzed with a two-way mixed ANOVA. Simple slopes analysis determined whether admission frailty affected frailty and CVD biomarker change by CR model type. Our results showed that admission frailty was higher in center-based versus virtual participants. However, we observed no main effect of CR model on frailty change. Results also revealed that participants who were frailer at CR admission observed greater frailty improvements and reductions in triglyceride and cholesterol levels when completing virtual versus accelerated center-based CR. Even though both program models did not change frailty, higher admission frailty was associated with greater frailty reductions and change to some CVD biomarkers in virtual CR.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».