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Enregistrement W4415095755 · doi:10.1093/eurjpc/zwaf629

Exercise-based cardiac rehabilitation for coronary heart disease: the CaReMATCH individual participant data meta-analysis

2025· article· en· W4415095755 sur OpenAlexafffund
Niels A. Stens, Benjamin J. R. Buckley, Grace Dibben, Laurien M. Buffart, Geert Kleinnibbelink, Dorairaj Prabhakaran, Ambalam M. Chandrasekaran, Sanjay Kinra, Ambuj Roy, Gianluca Campo, Arto J. Hautala, Johan A. Snoek, Ralph Maddison, Scott A. Lear, Julie Houle, Gregory Y.H. Lip, Niels van Royen, R. Taylor, Dick H. J. Thijssen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresInnovation and Economic Development Trois RivièresSimon Fraser University
Organismes subventionnairesRadboud Universitair Medisch CentrumUniversiteit MaastrichtMedical Research CouncilLondon School of Hygiene and Tropical MedicineUniversità degli Studi di FerraraRadboud UniversiteitInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalPublic Health Foundation of IndiaCARIM School for Cardiovascular Diseases, Universiteit MaastrichtImperial College LondonUniversity College LondonUniversity of GlasgowMaastricht Universitair Medisch CentrumUniversité Laval
Mots-clésRehabilitationClinical trialCoronary heart diseaseMEDLINERandomized controlled trialData collection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The effectiveness of exercise-based cardiac rehabilitation (ExCR) for coronary heart disease (CHD) has been debated during the past decade. The objectives of the Cardiac Rehabilitation Meta-Analysis of Trials in people with CHD using individual participant data (IPD) (CaReMATCH) study were to (i) provide contemporary estimates on the effectiveness of ExCR for CHD and (ii) examine potential differential effects of ExCR across subgroups. METHODS AND RESULTS: Individual participant data from randomized controlled trials comparing ExCR with no ExCR controls were pooled. To reflect contemporary ExCR practice, trials had to be published since 2010. The outcomes of all-cause and cardiovascular disease (CVD)-related mortality and hospitalization and health-related quality of life (HRQoL) were analysed. From 30 eligible trials (10 677 participants), IPD were obtained from eight trials (4975 participants, 93.5% post-myocardial infarction). Compared with controls, participation in ExCR resulted in a lower risk for all-cause [hazard ratio (HR) 0.68, 95% confidence interval (CI): 0.53, 0.87] and CVD-related hospitalization (HR 0.62, 95% CI: 0.47, 0.83) and higher HRQoL up to 12 months of follow-up (mean difference in utility index: 0.032, 95% CI: 0.003, 0.061). No differences were found in all-cause and CVD mortality (HR 0.99, 95% CI: 0.74, 1.32; HR 0.80, 95% CI: 0.32, 2.04, respectively). Subgroup analyses showed stronger improvements of HRQoL with ExCR in people with lower HRQoL and lower education level and larger reductions in hospitalization risk in those with a lower left ventricular ejection fraction, lower baseline exercise capacity, beta-blockers use, and with a previous history of CVD. No other subgroup effects were observed. CONCLUSION: Our IPD meta-analysis, reflecting trials published since 2010, highlighted that contemporary ExCR is effective in reducing risk of hospitalization and improving HRQoL in those with CHD. Importantly, we reveal treatment benefits to be robust and consistent across most participant subgroups. Together, these data support the class I recommendation of international clinical guidelines that ExCR should be offered to all people with CHD. REGISTRATION: PROSPERO: CRD42020204988.

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)0,009
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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