Effects of muscle strength training combined with aerobic training versus aerobic training alone on cardiovascular disease risk indicators in patients with coronary artery disease: a systematic review and meta-analysis of randomised clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the effects of aerobic training combined with muscle strength training (hereafter referred to as combined training) to aerobic training alone on cardiovascular disease risk indicators in patients with coronary artery disease (CAD). DESIGN: Systematic review with meta-analysis. DATA SOURCES: MEDLINE, Embase, CINAHL, SPORTDiscus, Scopus, trial registries and grey literature sources were searched in February 2024. ELIGIBILITY CRITERIA: Randomised clinical trials comparing the effects of ≥4 weeks of combined training and aerobic training alone on at least one of the following outcomes: cardiorespiratory fitness (CRF), anthropometric and haemodynamic measures and cardiometabolic blood biomarkers in patients with CAD. RESULTS: Of 13 246 studies screened, 23 were included (N=916). Combined training was more effective in increasing CRF (standard mean difference (SMD) 0.26, 95% CI 0.02 to 0.49, p=0.03) and lean body mass (mean difference (MD) 0.78 kg, 95% CI 0.39 kg to 1.17 kg, p<0.001), and reducing per cent body fat (MD -2.2%, 95% CI -3.5% to -0.9%, p=0.001) compared with aerobic training alone. There were no differences in the cardiometabolic biomarkers between the groups. Our subgroup analyses showed that combined training increases CRF more than aerobic training alone when muscle strength training was added to aerobic training without compromising aerobic training volume (SMD 0.36, 95% CI 0.05 to 0.68, p=0.02). CONCLUSION: Combined training had greater effects on CRF and body composition than aerobic training alone in patients with CAD. To promote an increase in CRF in patients with CAD, muscle strength training should be added to aerobic training without reducing aerobic exercise volume.
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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 | 0,016 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,042 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».