Evaluating a Telemedicine Video Game–Linked High-Intensity Interval Training Exercise Programme in Paediatric Heart Transplant Recipients
Notice bibliographique
Résumé
Paediatric heart transplant recipients (HTRs) have reduced exercise capacity, physical activity (PA), health-related quality of life (HRQoL), and self-efficacy towards PA. Exercise interventions have demonstrated improvements in exercise capacity and functional status in adult HTRs, with a specific emerging interest in the role of high-intensity interval training (HIIT). Studies of exercise interventions in paediatric HTRs have been limited and nonrandomized to date. HIIT has not yet been evaluated in paediatric HTRs. We thus seek to evaluate the safety and feasibility of a randomized crossover trial of a 12-week, home-based, video game-linked HIIT intervention using a cycle ergometer with telemedicine and remote physiological monitoring capabilities (MedBIKE) in paediatric HTRs. The secondary objective is to evaluate the impact of the intervention on (1) exercise capacity, (2) PA, (3) HRQoL and self-efficacy towards PA, and (4) sustained changes in secondary outcomes at 6 and 12 months after intervention. After a baseline assessment of the secondary outcomes, participants will be randomized to receive the MedBIKE intervention (12 weeks, 36 sessions) or usual care. After the intervention and a repeated assessment, all participants will cross over. Follow-up assessments will be administered at 6 and 12 months after the MedBIKE intervention. We anticipate that the MedBIKE intervention will be feasible and safely yield sustained improvements in exercise capacity, PA, HRQoL, and self-efficacy towards PA in paediatric HTRs. This study will serve as the foundation for a larger, multicentre randomized crossover trial and will help inform exercise rehabilitation programmes for paediatric HTRs.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».