Women’s Improvements in Cardiorespiratory Fitness Following Cardiac Rehabilitation Differ by Body Mass Index Category
Notice bibliographique
Résumé
Background Improving women's cardiovascular outcomes requires optimizing cardiorespiratory fitness (CRF), as higher CRF predicts improved mortality in people with cardiovascular disease (CVD). As such, increasing CRF is a key goal of cardiac rehabilitation (CR). This study assesses the potential influence of body habitus, assessed by body mass index (BMI), on improvements in CRF in women with CVD. Methods Women (18+ years) diagnosed with CVD who completed a 12-week exercise-based CR program between 1996 and 2016 were included in this retrospective analysis. Women completed a symptom-limited graded exercise test before CR and at CR completion to determine CRF via peak metabolic equivalents (METs). Women were categorized by baseline BMI: normal = 18.5 to 24.9 kg/m 2 , overweight = 25.0 to 29.9 kg/m 2 , and obese ≥ 30 kg/m 2 . Mixed analysis of covariance (ANCOVA) was performed to evaluate the impact of BMI classification on ΔMETs at 12 weeks. Results Data from 1313 women (mean age = 62 ± 11 years) were analyzed. Results from mixed ANCOVA indicated a significant time (pre-CR, 12 weeks) by BMI category interaction (F [2,1307] = 3.20, P = 0.041, ƞp 2 = 0.005). Follow-up analyses of variance (ANOVAs) showed significant improvements in ΔMETs in women with normal and overweight BMI categories (standard mean difference =1.03, n = 454 and 0.92, n = 461, respectively, P < 0.001). However, ΔMETs among women classified as obese was nonsignificant using a Bonferroni-adjusted alpha of 0.017 (standardized mean difference [SMD] = 0.79, P = 0.028; n = 398). Conclusions A 12-week exercise-based CR program increased CRF in women classified as normal or overweight by BMI, whereas those with obesity did not realize similar improvements. Women with obesity may need tailored strategies to increase their improvements in CRF in CR. Clinical Trial Registration REB18-0083.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».