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Enregistrement W4377984934 · doi:10.1093/eurjpc/zwad125.186

The effects of high-intensity interval training and moderate-to-vigorous intensity on cardiorespiratory fitness in patients with permanent or persistent atrial fibrillation

2023· article· en· W4377984934 sur OpenAlexaffabout
Tasuku Terada, Sol Vidal‐Almela, D Lurette, Kimberley L. Way, David H. Birnie, Andrew Pipe, Jennifer L. Reed

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiorespiratory fitnessInterval trainingHigh-intensity interval trainingContinuous trainingPhysical therapyAtrial fibrillationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: Public Institution(s). Main funding source(s): the Innovations Fund of the Alternate Funding Plan for the Academic Health Sciences Centre of the Ministry of Ontario. Background Lower cardiorespiratory fitness (CRF) in atrial fibrillation (AF) is associated with higher risk of mortality. Moderate-to-vigorous intensity continuous training (MICT) increases CRF; however, growing evidence indicates that high-intensity interval training (HIIT) elicits similar or greater improvements in CRF in people with cardiovascular disease. Purposes The purposes of this study were to: (1) compare the effects of HIIT and MICT on CRF in patients with persistent and permanent AF; and, (2) assess the proportion of participants who achieved a clinically meaningful increase in CRF (i.e., 3.5 mL/kg/min, associated with significant reduction in mortality in AF). Methods This was a subanalysis of an RCT to examine the effects of HIIT and MICT on functional capacity. Participants completed cardiopulmonary exercise test (CPET) and were randomly assigned to 12-week, twice weekly supervised HIIT or MICT. Each HIIT session was 23 min in duration, completed on a stationary bike, and consisted of: (1) a 2-min warm up; (2) two blocks of 8 x 30-sec high-intensity work periods at 80-100% peak power output interspersed with 30-sec active recovery periods, with 4 min active recovery between the blocks; and, a 1-min cooldown. Each MICT session consisted of (1) a 15-min warm up; (2) 30-min of continuous aerobic exercise; and, (3) a 15-min cooldown. A subset of willing participants completed follow-up CPET. Repeated measures ANOVA was used to compare the changes in CRF between HIIT and MICT. Descriptive statistics was used to assess the proportion of patients meeting the clinically meaningful increase in CRF. Results Of 94 patients consented, 13 in HIIT (67±4 years old, 26% females) and 10 in MICT (71±9 years old, 40% females) completed pre and post CPET. Exercise adherence (i.e., % of sessions attended) was 91% for HIIT and 85% for MICT, respectively, and did not differ between the groups. At week 12, 76% of participants in HIIT and 80% in MICT achieved the prescribed exercise intensity targets. Our per-protocol analysis showed no overall change in CRF (pre: 19.0±5.1 vs. post: 19.4±4.6 mL/kg/min, p=0.461). No significant differences in changes in CRF were observed between HIIT (pre: 20.1±5.3 vs. post: 20.3±4.5 mL/kg/min) and MICT (pre: 17.6±4.8 vs. post: 18.4±4.7 mL/kg/min, interaction effect p=0.681). Two participants in HIIT (15.4%) and two in MICT (20.0%) achieved clinically meaningful increases. Conclusions Twice weekly HIIT or MICT for 12 weeks did not improve CRF in patients with persistent and permanent AF who completed CPET. Further, a small proportion of these patients (≤ 20%) achieved clinically meaningful increase in CRF. Considering a greater increase in CRF (3.2±2.5 mL/kg/min) in patients with non-permanent AF following high-volume HIIT (a total of 16 min at high intensity per session, three times per week) in a previous RCT, a larger exercise volume may be required to improve the CRF of patients with persistent and permanent AF.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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