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Enregistrement W4377988906 · doi:10.1093/eurjpc/zwad125.026

Cardiac hemodynamic responses to exercise training in patients with coronary heart disease

2023· article· en· W4377988906 sur OpenAlexaff
Marine Kirsch, Damien Vitiello, Lukas‐Daniel Trachsel, Maxime Boidin, Julie Lalongé, M. J. Juneau, Louis Bherer, A. N. Nigam, Mathieu Gayda

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyHemodynamicsInternal medicineVO2 maxStroke volumeCardiac outputCardiac indexEndurance trainingAerobic exerciseCycle ergometerHeart ratePhysical therapyEjection fractionHeart failureBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Funding Acknowledgements Type of funding sources: None. Background In coronary heart disease (CHD) patients, tailored training programs are strongly recommended to decrease cardiovascular mortality but factors responsible for a positive response to training remain unclear. The aim of this study was to compare cardiac hemodynamic parameters changes after a training program in CHD patients, according to the training responder’s status. Methods 72 CHD patients (78% males, 63±9y) were recruited to perform a 12-week training consisting in a combination of endurance and endurance sessions. Patients underwent 2 cardiopulmonary exercise testing (CPET) using a ramp protocol (10 to 15 W/min) on a cycle ergometer pre- and post-training. Hemodynamic parameters (e.g., cardiac output (CO), cardiac index (CI), stroke volume (SV), systemic vascular resistance (SVR)) were measured by bioimpedance, and CPET parameters (e.g., peak oxygen uptake (O2peak)) were also measured pre- and post-training. Results Patients were divided in 2 groups (responders-R and non-responders-NR) according to the median change in O2peak. In the R group, O2peak (+16.8%, p < 0.001), CO, CI and SV increased by16.6%, 16.8% and 13.0%, respectively (p < 0.01) after the training program. In the NR group, O2peak, CO, CI and SV increased by 0.48%, 5.12%, 8.07% and 5.75%, respectively (p < 0.01). The SVR decreased in both groups (-19.0% in R and -11.4% in NR, p < 0.001). Conclusion The R group of CHD patients showed better improvement in cardiac hemodynamic and CPET parameters after a 12-week training program than NR. Further studies are needed to determine the best way to individualize training programs for the non-responders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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