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Enregistrement W4412735359 · doi:10.14740/cr2066

Safety and Sufficient Cardiac Rehabilitation With a Wearable Activity Tracker in a Patient With Acute Myocardial Infarction and Residual Stenosis

2025· article· en· W4412735359 sur OpenAlexvenueno aff
Takuro Matsuda, Yasunori Suematsu, Hiroyuki Fukuda, Chie Matsushita, Kanta Fujimi, Shin‐ichiro Miura

Notice bibliographique

RevueCardiology Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyMyocardial infarctionInternal medicineRehabilitationStenosisPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Guidelines recommend exercise-based cardiac rehabilitation (CR) 2 - 3 times per week. However, this high number of visits per week to outpatient CR can be a burden that lowers patient compliance. Home-based exercise is a key for patients to perform a sufficient volume of exercise. But we sometimes need to be careful in patients who has coronary artery stenosis. Wearable activity trackers would be useful for maintaining an appropriate intensity and sufficient volume of home-based exercise. A 65-year-old male patient who did not have unremarkable past medical history had chest pain and visited our hospital. The primary diagnosis was acute myocardial infarction and the culprit lesion which was 99% stenosis in the posterior descending artery of the left circumflex artery was successfully treated. He was also diagnosed with obesity, hypertension, diabetes mellitus, and dyslipidemia and had residual 75% stenosis in the left anterior descending artery. He was started pharmacotherapy and planned elective percutaneous coronary intervention after 5 months. He was required an exercise-based CR after discharge. Outpatient CR was scheduled for once a week and he needed additional home-based exercise. We used a wearable activity tracker (iAide2-W, TOKAI Corp, Gifu, Japan) to check appropriate intensity of exercise and maintain a sufficient volume for home-based exercise. This device was able to monitor the metabolic equivalent by an acceleration sensor by telemetry. We could check the intensity of exercise at a specialized online site. Thanks to this device, he was able to reduce the body weight and increase the exercise tolerance without any chest pain. The percent predicted oxygen intake per body weight increased from 84% to 95% at the anaerobic threshold and from 68% to 83% at the peak. After 5 months, he treated the residual stenosis successfully. Wearable activity trackers can be used to evaluate biological information in daily life and are expected to be useful for CR.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,340 · 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'étudeÉtude de cas
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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Résumé présentoui

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