Variability of cardiopulmonary exercise testing in patients with atrial fibrillation and determination of exercise responders to high-intensity interval training and moderate-to-vigorous intensity continuous training
Notice bibliographique
Résumé
Disabling atrial fibrillation (AF)-related symptoms and different testing settings may influence day-to-day cardiopulmonary exercise testing (CPET) measurements, which can affect exercise prescription for high-intensity interval training (HIIT) and moderate-to-vigorous intensity continuous training (M-VICT) and their outcomes. This study examined the reliability of CPET in patients with AF and assessed the proportion of participants achieving minimal detectable changes (MDC) in peak oxygen consumption (V̇O 2peak ) following HIIT and M-VICT. Participants were randomized into HIIT or M-VICT after completing two baseline CPETs: one with cardiac stress technologists (CPET diag ) and the other with a research team of exercise specialists (CPET research ). Additional CPET was completed following 12 weeks of twice-weekly training. The reliability of CPET diag and CPET research was assessed by intraclass correlation coefficient (ICC) and dependent t tests. The MDC score was calculated for V̇O 2peak using a reliable change index. The proportion of participants achieving MDC was compared between HIIT and M-VICT using chi-square analysis. Eighteen participants (69 ± 7 years, 33% females) completed two baseline CPETs. The ICCs were significant for all measured variables. However, peak power output (PO peak : 124 ± 40 vs. 148 ± 40 watts, p < 0.001) and HR (HR peak : 136 ± 22 vs. 148 ± 30 bpm, p = 0.023) were significantly greater in CPET research than CPET diag . Few participants achieved MDC in V̇O 2peak (5.6 mL/kg/min) with no difference between HIIT (0%) and M-VICT (10.0%, p = 0.244). PO peak and HR peak differed significantly in patients with AF when CPETs were repeated under different settings. Caution must be practised when prescribing exercise intensity based on these measures as under-prescription may increase the number of exercise non-responders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».