Effects of different exercise training program on post-exercise VO <sub>2</sub> kinetics and VO <sub>2</sub> recovery delay in stable patients with coronary heart disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Post-exercise V̇O 2 kinetics and V̇O 2 recovery delay (RD) are clinical prognostic markers in cardiac patients, but have not been studied after exercise training in patients with coronary heart disease (CHD). We aimed to compare the effects of 12-weeks moderate-intensity continuous exercise training (MICET), low volume high-intensity interval training (LV-HIIT), or combined MICET/HIIT on O 2 deficit, post-exercise V̇O 2 kinetics, O 2 debt and V̇O 2 recovery delay (RD) in patients with CHD. Methods Patients with CHD were randomised in MICET, LV-HIIT or combined MICET/HIIT group for 12 weeks. Cardiopulmonary exercise test (CPET) parameters were assessed, and key exercise variables were calculated during and after exercise. CPET post-exercise kinetics time constant (r) (for V̇O 2 , V̇CO 2 , V̇ E and HR), O 2 deficit, O 2 debt and V̇O 2 recovery delay (RD) were calculated before and after training. Results A significant time effect (training) for r V̇O 2 (min) (p<0.05) was shown for all groups. Shorter r V̇O 2 values with small effect size (ES: 0.21 to 0.4) were noted for the combined MICET/HIIT and MICET groups. A significant time effect (p<0.01) was noted for O 2 debt that was increased after training (ES: 0.1 to 0.47). No significant statistical effect was shown for V̇O 2 RD and r V̇CO 2 , r V̇ E, r HR and O 2 deficit in all groups. Conclusions In patients with CHD, exercise training improved post-exercise V̇O 2 kinetic and the O 2 debt, with a higher impact of exercise dose (combined MICET/HIIT). Exercise training did not improved the V̇O 2 RD or other τ CPET recovery variables in CHD patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».