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Enregistrement W4389940449 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.13736

Abstract 13736: Whole Body versus Small Muscle Mass Exercise Training in Patients With Heart Failure With Preserved Ejection Fraction: Impact on Peripheral Responses to Exercise

2023· article· en· W4389940449 sur OpenAlexaff
Rachel J. Skow, Christopher M. Hearon, Satyam Sarma, James P. MacNamara, Mitchel Samels, Paul J. Fadel, Benjamin D. Levine, Mark J. Haykowsky

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyHeart failureEjection fractionAerobic exerciseInternal medicineHeart failure with preserved ejection fractionVO2 maxHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) have reduced peak aerobic power (VO 2 ) during whole body exercise due in part to smaller increases in blood flow (BF) and arterial-to-venous oxygen difference (Δa-vO 2 ). We recently demonstrated that 8wks of single leg knee extension (SLKE) exercise training was effective in improving whole body VO 2 by increasing Δa-vO 2 in HFpEF; whether SLKE training induces greater peripheral adaptations compared to traditionally prescribed whole-body (i.e., cycle) training is unknown. Hypothesis: SLKE training will result in larger improvements in peak leg VO 2 , leg BF, and Δa-vO 2 during a SLKE peak exercise test vs cycle training. Methods: We recruited 16 patients with HFpEF (71 ± 6yr, 5 males) and randomized them to cycle or SLKE training 3-4 days/wk for 16wk. Before and after the intervention we quantified leg BF (ultrasound), femoral venous O 2 partial pressure (PvO 2 ) and saturation (IV catheter) during incremental SLKE peak exercise to determine peak leg VO 2, Δa-vO 2, and skeletal muscle diffusive conductance (DMO 2 ; leg VO 2 /[2x leg PvO 2 ]). Results: SLKE (n=9) and cycle (n=7) groups were matched for age and sex. Both groups increased peak workload during the SLKE exercise test (34±8%; mean ± SE; p=0.005). There was a main effect of training such that peak DMO 2 improved in both groups (cycle: 45±19%; SLKE: 12±3%; see Figure 1 ). Peak Δa-vO 2 also improved (main effect of training, p=0.002); however, this was greater in response to cycle compared to SLKE training (12±3% vs 3±2%; interaction effect, p=0.035). Conclusion: These preliminary data indicate that both types of training improve leg DMO 2 ; however, greater improvements in O 2 extraction occurred with cycle training. The differences in the peripheral adaptations may be attributed to a larger exercise “dose” in the cycle trained group. This data highlights that both modalities are effective components of exercise prescription for patients with HFpEF.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeEssai non randomisé
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
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