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Enregistrement W4360602124 · doi:10.1515/jom-2022-0141

Effects of the Strong Hearts program after a major cardiovascular event in patients with cardiovascular disease

2023· article· en· W4360602124 sur OpenAlexaboutno aff
Bruce E. Murphy, Peyton D. Card, Leybi Ramirez-Kelly, Amanda M. Xaysuda, R. Eric Heidel

Notice bibliographique

RevueJournal of Osteopathic Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCanadian Cardiovascular SocietyHeart failureMyocardial infarctionAnginaEjection fractionCoronary artery diseaseInternal medicineContext (archaeology)Physical therapyCardiologyPsychological interventionRehabilitationConventional PCI

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Cardiac rehabilitation (CR) and intensive cardiac rehabilitation (ICR) are secondary prevention interventions for cardiovascular disease (CVD) with a class 1a indication yet suboptimal utilization. To date, there are only three approved ICR programs. Alternative programing should be explored to increase enrollment and adherence in these interventions. OBJECTIVES: This study aims to evaluate the effectiveness of the Strong Hearts program in cardiovascular patients following a major cardiovascular event. METHODS: One hundred ninety-seven (n = 197) participants were enrolled in this prospective, nonrandomized study. Patients were eligible for participation if they were referred by a physician after a major cardiovascular event, defined as any of the following: (1) acute myocardial infarction (MI) within the preceding 12 months; (2) current stable or unstable angina pectoris; (3) heart valve procedure; (4) percutaneous intervention of any kind; (5) heart transplant; (6) coronary artery bypass grafting (CABG); or (7) congestive heart failure (CHF) with reduced or preserved ejection fraction. Participants were asked to attend program visits four times per week for 9 weeks. Visits consisted of individualized exercise and intensive healthy lifestyle education. Paired t tests were utilized to compare pre- and postprogram outcome measures. RESULTS: One hundred twenty-eight (n = 128) participants completed the program within the 9-week time frame and their outcome measures were included in the data analysis. Among this, 35.2% participants were female and 64.8% were male. The mean age was 65 (range, 19-88). Qualifying diagnoses were percutaneous coronary intervention (PCI; 60, 46.9%), CABG (33, 25.8%), angina (24, 18.8%), valve procedures (8, 6.2%), and CHF (3, 2.3%). After implementation of the intervention, statistically significant decreases in weight (P < .001), body mass index (BMI, P < .001), waist circumference (P < .001), triglycerides (P = .01), systolic blood pressure (SBP, P <.001), diastolic blood pressure (DBP, P = .002), total fat mass (P < .001), Dartmouth Quality of Life Index P < .001), and cardiac depression scores (P = .044) were detected. In other instances, there were statistically significant increases across time for the clinical parameters of high-density lipoprotein (HDL, P = .02), Vitamin D (P = .001), metabolic equivalents (METS, P < .001), Duke activity scores (P < .001), and Rate Your Plate nutrition scores (P < .001). There were no significant changes across time for total cholesterol (P = .17), low-density lipoprotein (LDL, P = .21), A1c (P = .27), or dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) total lean mass (P = .86). CONCLUSIONS: The 9-week structured program resulted in significant cardiovascular benefit to patients with CVD by reducing cardiac risk factors, increasing exercise capacity, and improving quality of life.

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)0,003
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 enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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