Effects of Cardiopulmonary Rehabilitation on Cardiorespiratory Fitness and Clinical Symptom Burden in Long COVID
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study is to investigate the effectiveness of an 8-wk cardiopulmonary rehabilitation program on cardiorespiratory fitness (VO 2 peak) and key cardiopulmonary exercise test measures, quality of life, and symptom burden in individuals with long COVID. DESIGN: Forty individuals with long COVID (mean age 53 ± 11 yrs), were randomized into two groups: (1) rehabilitation group: center-based individualized clinical rehabilitation program (8 wks, 3 sessions per week of aerobic and resistance exercises, and daily inspiratory muscle training) and (2) control group: individuals maintained their daily habits during an 8-wk period. RESULTS: There was a significant difference between groups in mean VO 2 peak improvement ( P = 0.003). VO 2 peak improved significantly in the rehab group (+2.7 mL.kg.min; 95% CI = +1.6 to +3.8; P < 0.001) compared to the control group (+0.3 mL.kg.min; 95% CI = -0.8 to +1.3 P = 0.596), along with VE/VCO 2 slope ( P = 0.032) (-2.4; 95% CI = -4.8 to +0.01; P = 0.049 and +1.3; 95% CI = -1.0 to +3.6; P = 0.272, respectively) and VO 2 at first ventilatory threshold ( P = 0.045). Furthermore, all symptom impact scales improved significantly in the rehabilitation group compared to the control group ( P < 0.05). CONCLUSIONS: An individualized and supervised cardiopulmonary rehabilitation program was effective in improving cardiorespiratory fitness, ventilatory efficiency, and symptom burden in individuals with long COVID. Careful monitoring of symptoms is important to appropriately tailor and adjust rehabilitation sessions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».