Quantifying Improvement in V˙o 2peak and Exercise Thresholds in Cardiovascular Disease Using Reliable Change Indices
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Improving aerobic fitness through exercise training is recommended for the treatment of cardiovascular disease (CVD). However, strong justifications for the criteria of assessing improvement in key parameters of aerobic function including estimated lactate threshold (θ LT ), respiratory compensation point (RCP), and peak oxygen uptake (V˙ o2peak ) at the individual level are not established. We applied reliable change index (RCI) statistics to determine minimal meaningful change (MMC RCI ) cutoffs of θ LT , RCP, and V˙ o2peak for individual patients with CVD. METHODS: Sixty-six stable patients post-cardiac event performed three exhaustive treadmill-based incremental exercise tests (modified Bruce) ∼1 wk apart (T1-T3). Breath-by-breath gas exchange and ventilatory variables were measured by metabolic cart and used to identify θ LT , RCP, and V˙ o2peak . Using test-retest reliability and mean difference scores to estimate error and test practice/exposure, respectively, MMC RCI values were calculated for V˙ o2 (mL·min -1. kg -1 ) at θ LT , RCP, and V˙ o2peak . RESULTS: There were no significant between-trial differences in V˙ o2 at θ LT ( P = .78), RCP ( P = .08), or V˙ o2peak ( P = .74) and each variable exhibited excellent test-retest variability (intraclass correlation: 0.97, 0.98, and 0.99; coefficient of variation: 6.5, 5.4, and 4.9% for θ LT , RCP, and V˙ o2peak , respectively). Derived from comparing T1-T2, T1-T3, and T2-T3, the MMC RCI for θ LT were 3.91, 3.56, and 2.64 mL·min -1. kg -1 ; 4.01, 2.80, and 2.79 mL·min -1. kg -1 for RCP; and 3.61, 3.83, and 2.81 mL·min -1. kg -1 for V˙ o2peak . For each variable, MMC RCI scores were lowest for T2-T3 comparisons. CONCLUSION: These MMC RCI scores may be used to establish cutoff criteria for determining meaningful changes for interventions designed to improve aerobic function in individuals with CVD.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».