Effect of respiratory biofeedback on effort dyspnea in COPD patients during pulmonary rehabilitation: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with advanced Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) experience effort dyspnea despite maximal drug therapy. Respiratory BF (R-BF) uses sensors for monitoring of electrophysiological parameters and consisted in the patient's progressive education in slow and deep breathing (1). We aim to assess if R-BF training in addition to pulmonary rehabilitation (PR) in patients with optimal pharmacological therapy may determine a benefit on of effort dyspnea. Methods: 17 stable COPD patients (all E group) with modified Medical Research Council(mMRC)>3 despite maximal pharmacological therapy were consecutively enrolled for 6 months and randomly divided into two groups: group 1, intervention group(PR+BF); group 2, control group(only PR). The study outcomes were: mMRC, BORG dyspnea, BARTHEL dyspnea, SPPB, 6-minute walk test distance (6MWD), St. George Respiratory Questionnaire (SGRQ), EuroQOL-5 Dimension Questionnaire (EQ-5D™), Montreal Cognitive Assessment (MoCA Test), The Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS A and D) Results: after rehabilitation, mMRC, BORG D, BARTHEL dyspnea and quality of life questionnarire increased in both groups. In addition, only group 1 showed improvement in 6MWD(p=0.041) and in cognitive domains(p=0.006), specifically in:Executive Functions(p=0.015), Memory(p=0.019), Language(p=0.045), Orientation(p=0.046) Conclusions: R-BF does not provide additional benefit on dyspnea, but in combination with PR may promote additional benefits not only on motor but also cognitive outcomes in COPD patients with effort dyspnea despite optimal therapy Ref: 1)de Souto Barbosa JV Appl Psychophysiol Biofeedback.2023Dec;48(4):423-432
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».