MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410500203 · doi:10.1093/eurjpc/zwaf236.166

The long-term follow-up of atrial fibrillation-specific quality of life following moderate-to-vigorous intensity continuous and high-intensity interval training programs

2025· article· en· W4410500203 sur OpenAlexafffund
M. Hausen, Isabela Roque Marçal, Matheus Mistura, Jennifer L. Reed

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineIntensity (physics)High-intensity interval trainingAtrial fibrillationTerm (time)CardiologyInterval (graph theory)Interval trainingInternal medicineQuality of life (healthcare)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background High-intensity interval training (HIIT) has been shown to produce similar improvements in functional capacity and general quality of life (QoL), and a decrease in the Atrial Fibrillation Severity Scale (AFSS) symptom scores of patients with atrial fibrillation (AF), when compared with standard care moderate-to-vigorous intensity continuous training (MICT). However, the long-term effects of exercise programs on disease-specific QoL of patients with AF are unclear. Understanding the long-term effect of exercise programs on symptoms and quality of life is essential to improve the management of the unique needs of patients with AF. Purpose To assess the long-term effects of 12 weeks of HIIT- and MICT-based cardiovascular rehabilitation (CR) on disease-specific QoL in patients with persistent and permanent AF. Methods A randomized clinical trial with patients with persistent and permanent AF randomized (1:1) to either 12 weeks of MICT or HIIT. Disease-specific QoL was assessed using the AFSS, a 19-item self-report validated questionnaire with the following subscales: (1) global well-being, (2) AF total burden (comprising frequency, duration, and severity of AF), and (3) AF symptom score in the previous four weeks. A linear mixed-effect model with repeated measures over time (i.e., baseline, week 12, week 26, 1-year, and 2-year) was used to examine the main effects of time, group, and time by group interactions. The maximum likelihood estimation method was used to address missingness. A p-value of < 0.05 was set for statistical significance. Results The study included 86 participants (mean [SD] age, 69[8] years; 57[66.3%] males). The global well-being scores varied significantly (Time F=17.4, p<0.001) across the two years, irrespective of the exercise program, with a significant decrease at week 26, when compared to week 12 (p<0.001, mean difference[MD]=-5.0 pts) and baseline (p<0.001, MD=-4.6 pts). Next, global well-being increased in years 1 and 2 to similar values from week 12. The frequency of AF was significantly lower (Time F=23.6, p<0.001) at week 26 when compared to week 12 (p<0.001, MD = -0.9 pts), but increased at year 1 (p<0.001, MD=2.4 pts). AF symptom score (Time F=5.0, p=0.004) was lower at week 26 when compared to baseline (p=0.03, MD=-2.6 pts). A significant time by group interaction was observed for AF total burden (F=3.1, p=0.01). Both groups presented a decrease in AF total burden from week 12 to week 26 (p<0.001 both, HIIT MD=-6.4 points; MICT MD=-7.8 pts), followed by an increase to year 1 (p<0.001 both, HIIT MD=6.6 pts; MICT MD=8.0 pts). From year 1 to 2, AF total burden decreased only in HIIT (p<0.001, MD=-5.6 pts). There were no significant changes in the severity and duration of AF. Conclusion No long-term decreases in global well-being or AF symptoms for both groups, although a more pronounced reduction in AF total burden was observed in the HIIT group.

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)0,004
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,254 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Preventive CardiologyMême sujetCardiovascular and exercise physiologyTravaux en français237 207