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Enregistrement W4410482540 · doi:10.1093/eurjpc/zwaf236.057

Exercise limitations in heart failure with preserved ejection fraction and obesity: is the issue the engine or chassis?

2025· article· en· W4410482540 sur OpenAlexaff
Stephen Foulkes, Sara Ferreira, Maurício Milani, Youri Bekhuis, Maarten Falter, Sarah Stroobants, S Joghani, Sevilay Altıntaş, Rūta Jasaitytė, Jan Stassen, Lieven Herbots, Guido Claessen, Mark J. Haykowsky, Jan Verwerft

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChassisEjection fractionHeart failureHeart failure with preserved ejection fractionCardiologyObesityInternal medicineMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Heart failure with preserved ejection fraction (HFpEF) is a complex clinical syndrome characterized by reduced peak oxygen uptake (VO2peak) secondary to central and peripheral limitations. Obesity is a well-established risk factor for HFpEF and has garnered considerable interest as a therapeutic target, particularly in the context of the obese-HFpEF phenotype. However, the impact of obesity on VO2peak and its Fick determinants in HFpEF remains unclear. Purpose To understand the impact of obesity on VO2peak and it’s central and peripheral determinants in individuals with HFpEF. Methods Patients referred to a multi-disciplinary unexplained dyspnea clinic with an established HFpEF diagnosis were included (n=448), and sub-grouped based on body mass index (BMI, ≥30 kg/m2 or <30) into HFpEF with- (HFpEFObese, n=138; BMI=34.3±3.7 kg/m2; 68% female; 71±9 yrs) or without obesity (HFpEFNon-Obese, n=310; BMI=24.9±3.0 kg/m2; 60% female; 74±9 yrs.). Patients underwent maximal cardiopulmonary exercise testing with simultaneous echocardiography (CPETecho) to assess VO2peak, exercise hemodynamics (cardiac output, CO; stroke volume, SV; heart rate, HR, mean pulmonary artery pressure, mPAP) and the arterio-venous oxygen difference (a-vO2diff). HFpEF sub-groups were compared using ANCOVA with adjustment for age and sex. Comparison was made using absolute values and values adjusted for bodyweight (peak VO2) or body surface area (BSA; CO, SV) . Pooled HFpEF sub-groups were also compared using ANCOVA (adjusted for age and sex) to controls (CON, n=153; BMI: 23.1±2.7 kg/m2, 41% female; 62±5 yrs) without HFpEF to elucidate the impact of HFpEF, versus HFpEF plus obesity on VO2peak and its determinants. Results HFpEFObese and HFpEFNon-Obese had comparable absolute VO2peak, peak exercise HR and a-vO2diff, while HFpEFObese had higher CO at peak exercise secondary to a larger SV. Resting and exercise mPAP and mPAP-CO slopes were higher in HFpEF vs CON (P<0.001 for all; Fig. 2), with no differences seen between HFpEF obesity phenotypes (P>0.50 for all). In contrast, bodyweight-adjusted peak VO2 was markedly lower in HFpEFObese (Fig. 1B), despite comparable peak exercise cardiac index and stroke volume index. Regardless of HFpEF sub-group, peak VO2, central (CO, HR, mPAP) and peripheral factors (a-vO2diff) were markedly impaired in HFpEF versus CON (Fig. 1). Conclusions Obese HFpEF patients demonstrate a higher stroke volume reserve while maintaining oxygen extraction. However, these adaptations are insufficient to sustain weight-adjusted peak VO2 at the levels of their non-obese counterparts. This suggests that obesity induces adaptive cardiac and peripheral muscle remodeling. Accordingly, HFpEF patients achieving weight reduction should be supported with adjuvant exercise training programs to preserve cardiac and peripheral muscle performance as the load of excess body mass is alleviated, thereby enhancing exercise tolerance.Fig 1.Differences in VO2 determinantsFig 2.Differences in mPAP and CO

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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