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Enregistrement W4403837919 · doi:10.1093/eurheartj/ehae666.2768

Left ventricular volume as a predictor of exercise capacity and functional independence in individuals with preserved ejection fraction

2024· article· en· W4403837919 sur OpenAlexaff
Stacey L Rowe, Wouter L’Hoyes, Stephen Foulkes, E. Paratz, Jan Stassen, Boris Delpire, Maurício Milani, Sara Ferreira, Maarten Falter, Youri Bekhuis, Lieven Herbots, Mark J. Haykowsky, Guido Claessen, André La Gerche, Jan Verwerft

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEjection fractionCardiologyInternal medicineIndependence (probability theory)Stroke volumeVentricular functionHeart failureStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Cardiorespiratory fitness (CRF) is vital for independent living and is a powerful prognostic marker. Increased left ventricular (LV) volume has been linked with high CRF in athletes, but its utility as a diagnostic marker of low CRF across the entire health-disease continuum has yet to be tested. Methods This multi-center international cohort from Australia and Belgium examined the relationship between ventricular size on resting echocardiography and CRF (peakVO2 from cardiopulmonary exercise testing [CPET] or CPET with simultaneous echocardiography) in individuals with preserved LV ejection fraction (≥50%). LV end-diastolic volume (LVEDV) and LVEDV indexed to body surface area (LVEDVi) were tested as predictors of very low CRF (CRF associated with functional disability - peakVO2 < 1100ml or <18 ml/kg/min) and compared against other candidate measures of systolic and diastolic cardiac function that have been associated with heart disease. Thresholds for absolute and indexed LVEDV which best distinguished between lower and higher CRF status were identified. Results 2876 individuals (251 healthy non-athletes, 309 elite endurance athletes, 1969 individuals with unexplained dyspnea, 347 individuals with heart failure with preserved ejection fraction) were included. For the entire cohort, LVEDV had the strongest univariate association with peakVO2 (R2 = 0.45, standardized [std] β 0.67, p< 0.001) and, remained the strongest independent predictor of peakVO2 after adjusting for age, sex and body mass index (std β 0.44, p < 0.001). The relationship between LVEDV and VO2peak differed based on health/disease status (Figure 1). LVEDV demonstrated the greatest diagnostic capability in identifying functional disability (LVEDV AUC 0.72; LVEDVi AUC 0.71, Figure 2), outperforming ejection fraction, diastolic velocities, atrial volumes and pulmonary artery pressure estimates. The probability of achieving a peak VO2 below the threshold required for functional independence was highest for smaller ventricular volumes with LVEDV and LVEDVi of 88ml and 57 ml/m2 proving the optimal cut-points, respectively. Conclusions A small LVEDV is associated with a higher probability of poor exercise capacity, failure to achieve the peak VO2 required for functional independence and is the strongest independent echocardiographic predictor of CRF across the health-disease continuum.Figure 1.Ventricular Size and CRFFigure 2.Predictors of CRF status

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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