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Enregistrement W4405995749 · doi:10.1038/s41591-024-03342-7

Combined endurance and resistance exercise training in heart failure with preserved ejection fraction: a randomized controlled trial

2025· article· en· W4405995749 sur OpenAlexaff
Frank Edelmann, Rolf Wachter, André Duvinage, Stephan Mueller, Isabel Fegers‐Wustrow, Silja Schwarz, Jeffrey W. Christle, Elisabeth Pieske‐Kraigher, Melchior Seyfarth, Markus Knapp, Marcus Dörr, Kathleen Nolte, Hans‐Dirk Düngen, Christoph Herrmann-Lingen, Katrin Esefeld, Andreas Hagendorff, Mark J. Haykowsky, Gerd Hasenfuß, Volker Holzendorf, Christiane Prettin, Meinhard Mende, Burkert Pieske, Martin Halle

Notice bibliographique

RevueNature Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesVifor PharmaImpulse DynamicsDaiichi Sankyo EuropeSanofiDeutsches Zentrum für Herz-KreislaufforschungBayer HealthCareBoston Scientific CorporationBristol-Myers SquibbAstraZenecaDeutsche ForschungsgemeinschaftServierAmgen
Mots-clésResistance trainingRandomized controlled trialEndurance trainingEjection fractionHeart failureMedicineHeart failure with preserved ejection fractionPhysical therapyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endurance exercise training (ET) is an effective treatment in heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF), but the efficacy of resistance training in this patient population has been only scarcely evaluated. In this multicenter, randomized trial, we evaluated the effects of combined endurance and resistance training over 12 months in patients with HFpEF. The primary endpoint was a modified Packer score, including all-cause mortality, hospitalizations classified as potentially related to heart failure or exercise and changes in peak oxygen consumption ( $${\dot{\rm{V}}}{\rm{O}}_2$$ ), diastolic function (E/e′), New York Heart Association (NYHA) class and global self-assessment (GSA). In total, 322 patients (mean age, 70 years; 192 females (59.6%) and 130 males (40.4%)) were randomized (1:1) to ET or usual care (UC). At 12 months, the modified Packer score showed an improvement in 33 ET patients (20.5%) and in 13 UC patients (8.1%) and showed a worsening in 69 ET patients (42.9%) and in 71 UC patients (44.1%) (Kendall’s tau-b = −0.073, P = 0.17). Although the primary endpoint was not met, clinically relevant differences favoring the ET group as compared to the UC group were observed for the following secondary endpoints: changes in peak $${\dot{\rm{V}}}{\rm{O}}_2$$ (mean difference, 1.3 ml kg−1 min−1 (95% confidence interval (CI): 0.4–2.1)) and NYHA class (odds ratio = 7.77 (95% CI: 3.73–16.21)). No significant between-group differences were observed for other secondary endpoints, including change in E/e′, change in GSA, time to cardiovascular hospitalization or all-cause mortality. In conclusion, 1 year of combined endurance and resistance ET did not result in a significantly better modified Packer score, but it did result in improvements in important clinical parameters, such as peak $${\dot{\rm{V}}}{\rm{O}}_2$$ and NYHA class, as compared to UC. ISRCTN registration: ISRCTN86879094 . In a multicenter, randomized trial, patients with heart failure with preserved ejection fraction who underwent a regimen of combined endurance and resistance exercise training over the course of 1 year did not show a statistically significant improvement in the modified Packer score—the primary efficacy endpoint—as compared to patients who received usual care, but they did show improvements in secondary endpoints for maximal oxygen consumption and NYHA heart failure class.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations36
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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