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Enregistrement W4402147407 · doi:10.14740/cr1669

Remote Ischemic Conditioning Improves Cardiovascular Function in Heart Failure Patients

2024· article· en· W4402147407 sur OpenAlexvenueno aff
Miin-Yaw Shyu, Andrew Ying‐Siu Lee

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Ischemia and Reperfusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyHeart failureInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recently, it has been shown that remote ischemic conditioning (RIC) can be used as a healthy regimen to reverse disease and aging. With this in mind, we are studying the consequences of RIC on cardiovascular function in heart failure patients. Methods: Forty patients with stable heart failure were prospectively enlisted and randomly divided into RIC (n = 20) and control (n = 20) groups. The RIC protocol consists of a 3-min inflation and then deflation of the blood pressure cuff attached to the upper arm to produce transient ischemia of the arm. RIC treatment was performed once daily for 1 year. NYHA class, left ventricular ejection fraction (LVEF), left atrial and ventricular dimensions were all assessed in two groups. Results: RIC was well tolerated. After 1 year of treatment, New York Heart Association (NYHA) class improved and LVEF showed a significant increase from 37.11% to 52.44% (P < 0.0001). Additionally, the dimensions of the left atrium (from 50.55 to 43.25 mm) and ventricle (from 53.04 to 50.15 mm) were significantly reduced in the RIC group. Conclusion: This study suggests that 1 year of RIC treatment as a health strategy could improve cardiovascular function in heart failure patients, leading to its widespread use in these patients.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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