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Enregistrement W4399676983 · doi:10.1093/eurjpc/zwae175.200

Effects of high-intensity interval training, moderate continuous training or usual care on ventilatory efficiency parameters in patients with heart failure with preserved ejection fraction

2024· article· en· W4399676983 sur OpenAlexaff
Stephan Mueller, Ephraim B. Winzer, Andreas B. Gevaert, D. Dumitrescu, Piergiuseppe Agostoni, Isabel Fegers‐Wustrow, Mark J. Haykowsky, Paul Beckers, Frank Edelmann, Volker Adams, Burkert Pieske, E Van Craenenbroeck, Martin Halle

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentilatory thresholdCardiologyHeart failureEjection fractionInternal medicineInterval trainingRespiratory minute volumeVO2 maxHigh-intensity interval trainingHeart failure with preserved ejection fractionVentilation (architecture)Heart ratePhysical therapyIntensity (physics)Respiratory systemBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In patients with heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), ventilatory inefficiency is associated with worse prognosis, and may indicate co-existing pulmonary hypertension (PH) or a higher risk of developing PH. While different exercise training modes [e.g., moderate continuous training (MCT), high-intensity interval training (HIIT)] have been shown to improve peak oxygen uptake in HFpEF over 3-6 months, the effects on ventilatory efficiency are largely unknown. Purpose To investigate the effects of HIIT, MCT or usual care (UC) over 12 months on ventilatory efficiency in HFpEF. Methods In the OptimEx-Clin trial, 180 stable patients with HFpEF were randomly assigned to 12 months of HIIT (3×38 min/week with 4×4 min at 80-90% heart rate reserve [HRR]), MCT (5×40 min/week at 35-50% HRR) or UC (one-time advice on physical activity). Ventilatory efficiency parameters were assessed during symptom-limited cardiopulmonary exercise testing on a bicycle ergometer at baseline and follow-up. Ventilation to carbon dioxide production (V̇E/V̇CO2) slope and y-intercept were calculated between one minute of cycling and the second ventilatory threshold. The nadir of the ventilatory equivalent for CO2 (EqCO2) was defined as the lowest 60-second average during exercise. PetCO2 values were calculated as the lowest 60-second average at rest and the highest 60-second average during exercise. Statistical analyses were performed using dependent t-tests for within-group changes from baseline to 12 months, and analysis of variance and independent t-tests to compare the changes between groups. Analyses were done in R Statistical Software with α=0.05 and without adjusting for multiple testing. Results Among 180 randomized patients, 138 who had available CPET data both at baseline and 12-month follow-up (66% female; mean age, 70 years) were included in this secondary analysis. In the HIIT group, all investigated ventilatory efficiency parameters (V̇E/V̇CO2 slope, V̇E/V̇CO2 slope y-intercept, EqCO2 nadir, PetCO2 at rest and during exercise) significantly worsened from baseline to 12 months (P<0.05), while none were significantly altered following MCT or UC (Tab. 1). Group comparisons revealed significant differences between HIIT and MCT for change in V̇E/V̇CO2 slope [mean difference, +2.6 (95% CI, 0.8 to 4.5), global P=0.04)], V̇E/V̇CO2 slope y-intercept [-1.4 (95% CI, -2.5 to -0.3); global P=0.02)] and PetCO2 at rest [-2.0 mmHg (-3.5 to -0.5); global P=0.001)]. Moreover, change in PetCO2 at rest was also significantly different between HIIT and UC [-2.7 mmHg (-4.1 to -1.2)]. Conclusions In patients with HFpEF, ventilatory efficiency significantly worsened after 12 months of HIIT, which could be indicative of worsened heart failure prognosis and/or a shift towards PH – a frequent sequela of 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,517

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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