Left ventricular volume as a predictor of exercise capacity and functional independence in individuals with normal ejection fraction
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Low cardiorespiratory fitness (CRF) is associated with functional disability, heart failure and mortality. Left ventricular (LV) end-diastolic volume (LVEDV) has been linked with CRF, but its utility as a diagnostic marker of low CRF has not been tested. METHODS: This multi-center international cohort examined the relationship between LV size on echocardiography and CRF (peak oxygen uptake [peak VO2] from cardiopulmonary exercise testing) in individuals with LV ejection fraction ≥50%. Absolute and BSA-indexed LVEDV (LVEDVi) were tested as predictors of low CRF and functional disability (peak VO2 <1100ml/min or <18 ml/kg/min) and compared against candidate measures of cardiac structure and function. RESULTS: 2876 individuals (309 endurance athletes, 251 healthy non-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 univariable association with peak VO2 (R2 =0.45, standardized [std]β 0.67, p<0.001) and remained the strongest independent predictor of peak VO2 after adjusting for age, sex and BMI (stdβ 0.30, p<0.001). LVEDV was better at identifying low CRF than most established echocardiographic measures (LVEDV AUC 0.72; LVEDVi AUC 0.71), but equivalent to the E/e' ratio. The probability of achieving a peak VO2 below the functional independence threshold was highest for smaller ventricular volumes, with LVEDV and LVEDVi of 88ml and 57ml/m2 providing the optimal cut-points, respectively. CONCLUSIONS: Small resting ventricular size is associated with a higher probability of low CRF and functional disability. LV size is the strongest independent echocardiographic predictor of CRF across the health-disease continuum.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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; 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 ».