Hemodynamic Response to Exercise Training in Heart Failure With Reduced Ejection Fraction Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Supervised exercise training decreases total and cardiac mortality and increases quality of life of heart failure with reduced ejection fraction (HFrEF) patients. However, response to training is variable from one patient to another and factors responsible for a positive response to training remain unclear. The aims of the study were to compare cardiac hemodynamic changes after an exercise training program in responders (R) versus non-responders (NR) HFrEF patients, and to compare different discriminators used to assess response to training. Methods: Seventy-six HFrEF patients (86% males, 57 ± 12 years) completed an exercise training program for 4 weeks. Patients underwent cardiopulmonary exercise testing (CPET) on a cycle ergometer before and after training. Cardiac hemodynamics were measured by impedance cardiography during CPET. The R and NR groups were classified using the median change in peak oxygen uptake (VO 2peak ). Results: There were statistically significant differences in VO 2peak (+35% vs. -1%, P < 0.0001) and in peaks of ventilation (+30% vs. +2%, P < 0.0001), cardiac output (CO peak ) (+25% vs. +4%, P < 0.01), systolic blood pressure (+12% vs. +2%, P < 0.05), diastolic blood pressure (+9% vs. +4%, P < 0.05) and heart rate (+8% vs. +1%, P < 0.01) between R and NR after the training program. VO 2peak was the best discriminator between R and NR (receiver operating characteristic (ROC) area under the curve (AUC) = 0.83, P < 0.0001), followed by CO peak (ROC AUC = 0.77, P < 0.0001). Conclusion: VO 2peak is the best discriminator between HFrEF R and NR patients after the training program. Responders showed improvements in peak hemodynamic parameters. These results pave the way for other studies to determine how the individualization of exercise training programs and peak hemodynamic parameters potentially linked to a better positive response status. Cardiol Res. 2024;15(1):18-28 doi: https://doi.org/10.14740/cr1591
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».