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Enregistrement W4410418348 · doi:10.1007/s10741-025-10526-x

Aerobic, resistance, and specialized exercise training in heart failure with preserved ejection fraction: A state-of-the-art review

2025· review· en· W4410418348 sur OpenAlexaff
Saeid Mirzai, Uttsav Sandesara, Mark J. Haykowsky, Peter H. Brubaker, Dalane W. Kitzman, Anthony E. Peters

Notice bibliographique

RevueHeart Failure Reviews · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteWake Forest University
Mots-clésMedicineHeart failureEjection fractionResistance trainingAerobic exerciseHeart failure with preserved ejection fractionCardiologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is a growing public health burden, contributing to significant morbidity, mortality, and healthcare costs. Exercise intolerance, a hallmark of HFpEF, stems from central (cardiac and pulmonary) and peripheral (vascular and skeletal muscle) factors that result in reduced oxygen delivery and utilization by active muscles. With relatively few effective therapies, exercise training has emerged as a reliable and proven therapeutic intervention to improve exercise capacity and physical function in HFpEF. This review synthesizes evidence from the existing literature to describe and evaluate various exercise modalities in HFpEF. Moderate-intensity continuous training significantly improves peak oxygen consumption and symptom burden and is supported by a large evidence base in patients with HFpEF. High-intensity interval training has shown potential as an alternative regimen with particular benefit in highly selected populations. Multi-modality regimens and low-intensity training approaches are potentially suitable for patients with limited exercise tolerance or those who are more vulnerable or frail. The addition of resistance training may further improve muscle strength and functional capacity. Integrating exercise interventions with complementary dietary approaches has also shown potential for enhancing exercise capacity response. Lastly, emerging modalities, such as inspiratory muscle training and functional electrical stimulation, offer additional unique options. Despite robust evidence, challenges in the long-term durability of benefits, poor responder rates (~ 1/3 of participants), and implementation persist. Ongoing and future efforts can focus on evaluating long-term clinical outcomes (i.e., mortality and hospitalizations), developing more personalized exercise protocols, and applying sustainable implementation strategies in clinical practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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