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Enregistrement W4402928651 · doi:10.1080/14779072.2024.2409440

Cardiorespiratory fitness, atrial fibrillation and stroke: a review of the evidence in 2024

2024· review· en· W4402928651 sur OpenAlexaff
Setor K. Kunutsor, Sudhir Kurl, Jari A. Laukkanen

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAtrial Fibrillation Management and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiorespiratory fitnessAtrial fibrillationStroke (engine)CardiologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The body of evidence linking cardiorespiratory fitness (CRF) levels with the risk of atrial fibrillation (AF) and stroke - two interconnected cardiovascular conditions - is not entirely consistent. Furthermore, specific CRF thresholds beyond which the risk of AF or stroke might not decrease are not well defined. AREAS COVERED: This review summarizes research evidence on the role of CRF in the development of AF and stroke including dose-response relationships in general population participants, explores the biological mechanisms through which CRF may exert its effects, assesses the potential implications for clinical care and population health, identifies gaps in the current evidence, and suggest directions for future research. MEDLINE and Embase were searched from inception until July 2024 to identify observational longitudinal and interventional studies as well as systematic reviews and meta-analyses related to these study designs. EXPERT OPINION: In the general population, increasing levels of CRF, achieved through consistent physical activity, can significantly reduce the likelihood of developing AF and stroke. The findings also advocate for a tailored approach to exercise prescriptions, acknowledging the plateau in benefits for AF risk beyond certain CRF levels, while advocating for higher intensity or prolonged activity to further reduce stroke risk.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,011
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,292 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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