Benefits of Cardiac Rehabilitation: Mechanisms to Restore Function and Clinical Impact
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac rehabilitation (CR) has evolved from foundations as a postmyocardial infarction mobilization strategy for patients who were typically unstable, into a comprehensive, multidisciplinary program for most patients with cardiovascular disease aimed at optimizing cardiovascular health, reducing morbidity, and enhancing functional recovery. Although contemporary CR patients are now usually more stable from a cardiovascular perspective, needs have expanded for comprehensive approaches to exercise, lifestyle, care coordination, risk factor modification, and stress management. Furthermore, contemporary CR patients now typically include older adults who are contending with cardiovascular disease in the context of multimorbidity, frailty, sarcopenia, sensory limits, and cognitive impairment. The physiological mechanisms underlying exercise intolerance in cardiovascular disease include impairments in cardiac output, vascular function, and skeletal muscle metabolism and relate to elemental biological mechanisms that are common to all 3 as well as to noncardiovascular disease and aging. CR provides an important opportunity to address such aggregate risk. Nonetheless, CR remains underutilized, particularly by older adults, women, and those struggling with cognitive impairments, frailty, logistics, and social barriers to care. Emerging strategies, such as home-based and hybrid CR models, resistance training, and digital health technologies, are expanding the potential for access and effectiveness. Future research brings important opportunities to hone personalized CR strategies tailored to contemporary patient populations, including optimized exercise prescriptions as well as pharmacological, nutritional, and technological adjuncts. Related prospects to distinguish the biological mechanisms underlying patient-preferred clinical end points (eg, independence, quality of life) remain critical to augmenting CR's value in the contemporary therapeutic landscape.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».