Wearable Accelerometer-Derived Measures of Physical Activity in Heart Failure: Insights From the DETERMINE trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Wearable accelerometers allow continuous assessment of physical activity during normal living conditions and may be useful in evaluating the effects of treatment for heart failure. We explored the relationships between accelerometer measures of physical activity and 6-minute walk distance and patient-reported measures of functional limitation in participants across the entire spectrum of left ventricular ejection fraction in the DETERMINE (Dapagliflozin EffecT on ExeRcise capacity using a 6-MINutE walk test in patients with heart failure) trials. METHODS: A subgroup of patients in the DETERMINE trials wore a waist-based accelerometer during 7-day periods at 3 points during the trial: between screening and randomization and during weeks 8 and 14. Patients completed the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ) and 6-minute walk distance (6MWD) at baseline and at weeks 8 and 16. RESULTS: Of the 817 patients randomized, 319 (39%) had adequate baseline accelerometer data. Patients with lower levels of physical activity had lower (ie, worse) KCCQ scores and 6MWD, higher NT-proBNP levels and BMIs, worse kidney function, and a greater likelihood of diabetes and atrial fibrillation. Baseline accelerometer values had weak correlations with KCCQ summary scores (Pearson r = 0.06-0.21) and weak to moderate correlations with 6MWD (Pearson r = 0.20-0.31). The change from baseline to 16 weeks in accelerometer-measured physical activity correlated weakly with the change in KCCQ summary scores (Pearson r = 0-0.18) and 6MWD (r = 0.01-0.10). CONCLUSIONS: In the DETERMINE trials, accelerometer-based measures of physical activity correlated modestly with KCCQ summary scores and 6MWD. Accelerometer-based assessments of physical activity may provide additional information complementing that obtained from standard measures of functional limitation in patients with heart failure.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».