Accelerometer vs. Other Activity Measures in Heart Failure with Preserved Ejection Fraction: The VITALITY-HFpEF Trial
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The relationship between accelerometry data and changes in Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire-Physical Limitation Score (KCCQ-PLS) or 6 min walk test (6MWT) is not well understood. METHODS AND RESULTS: VITALITY-HFpEF accelerometry substudy (n = 69) data were assessed at baseline and 24 weeks. Ordinal logistic regression models were used to assess the association between accelerometry activity and deterioration, improved, or unchanged KCCQ-PLS (≥8.33 and ≤ -4.17 points) and 6MWT (≥32 vs. ≤ -32 m). KCCQ-PLS score deteriorated in 16 patients, improved in 34, and was unchanged in 19. 6MWT deteriorated in 8 patients, improved in 21, and was unchanged in 19. Mean accelerometer wear was 21.4 (±2.1) h/day. Changes in hours active from baseline to 24 weeks were not significantly different among patients who exhibited deterioration, improvement, or no change in KCCQ-PLS [odds ratio (OR) 0.91, 95% confidence interval (CI) 0.71-1.18; P = 0.48] or 6MWT (OR 1.21, 95% CI 0.91-1.60; P = 0.18). Similar lack of association was observed for other accelerometry metrics and change in KCCQ and 6MWT. These findings were unaffected when KCCQ and 6MWT were examined as continuous variables. CONCLUSIONS: Accelerometer-based activity measures did not correlate with subjective or objective standard measures of health status and functional capacity in heart failure with preserved ejection fraction. Further investigation of their relationships to clinical outcomes is required.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».