Impacto de la actividad física en la evolución de la enfermedad de pacientes con COVID-19 manejados de forma ambulatoria
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: el desequilibrio metabólico provocado por SARS-CoV-2, se agrava en condiciones de bajo nivel de actividad física (AF) que conllevan a obesidad, hipertensión y la necesidad de usar fármacos que aumentan la expresión de enzima convertidora de angiotensina 2 (ECA2).Hasta el momento es poca la evidencia que existe respecto al perfil de AF que presentaban pacientes ambulatorios con COVID-19 previo a la infección y su asociación con variables sociodemográficas y clínicas.Objetivo: analizar la relación entre el perfil clínico, rendimiento físico y nivel de AF en pacientes con infección por SARS-CoV-2 atendidos en el Instituto Nacional de Rehabilitación «Luis Guillermo Ibarra Ibarra» (INR-LGII) de julio de 2020 a enero de 2021.Material y métodos: se realizó un estudio observacional, analítico y transversal.Se caracterizó el nivel de AF mediante el Cuestionario Internacional de Actividad Física (IPAQ, por sus siglas en inglés), se determinó la fuerza de prensión manual del brazo dominante y se evaluó el rendimiento físico mediante la prueba de caminata de seis minutos (6MWT, por sus siglas en inglés).Resultados: de 850 sujetos la edad promedio fue de 41.4 ± 14.85 años, 41.9% presentó obesidad e hipertensión.La mayoría tuvo bajo nivel de AF (57.8%), sujetos con altos niveles de AF mostraron mejores resultados en 6MWT y en dinamometría (p = 0.005, p = 0.039).En ambos sexos el nivel de AF fue leve (p = 0.008).Sujetos con AF alta tuvieron formas más leves de la enfermedad en comparación con los que tenían AF baja y que mostraron formas graves de la enfermedad.Conclusión: niveles altos de AF se asocian con mejores resultados funcionales durante la infección por SARS-CoV-2.Existe un enfoque prometedor para limitar los resultados fatales por COVID-19 mediante la AF como primera línea de defensa ante trastornos metabólicos que repercutan negativamente en la severidad de la enfermedad.
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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 | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».