The evolving role of cardiopulmonary exercise testing in ischemic heart disease – state of the art review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Cardiopulmonary exercise testing (CPET) is the gold standard for directly assessing cardiorespiratory fitness (CRF) and has a relatively new and evolving role in evaluating atherosclerotic heart disease, particularly in detecting cardiac dysfunction caused by ischemic heart disease. The purpose of this review is to assess the current literature on the link between cardiovascular (CV) risk factors, cardiac dysfunction and CRF assessed by CPET. RECENT FINDINGS: We summarize the basics of exercise physiology and the key determinants of CRF. Prognostically, several studies have been published relating directly measured CRF by CPET and outcomes allowing for more precise risk assessment. Diagnostically, this review describes in detail what is considered healthy and abnormal cardiac function assessed by CPET. New studies demonstrate that cardiac dysfunction on CPET is a common finding in asymptomatic individuals and is associated with CV risk factors and lower CRF. This review covers how key CPET parameters change as individuals transition from the asymptomatic to the symptomatic stage with progressively decreasing CRF. Finally, a supplement with case studies with long-term longitudinal data demonstrating how CPET can be used in daily clinical decision making is presented. SUMMARY: In summary, CPET is a powerful tool to provide individualized CV risk assessment, monitor the effectiveness of therapeutic interventions, and provide meaningful feedback to help patients guide their path to improve CRF when routinely used in the outpatient setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».