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Enregistrement W4416906654 · doi:10.1007/s11886-025-02313-9

Exercise Rehabilitation for Heart Failure and Associated Cardiomyopathies

2025· article· en· W4416906654 sur OpenAlexaff
Macy E. Stahl, Nathan R. Weeldreyer, James P. MacNamara, Patricia F. Rodriguez Lozano, Jason D. Allen

Notice bibliographique

RevueCurrent Cardiology Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésHeart failureRehabilitationAnginaEjection fractionQuality of life (healthcare)CardiomyopathyClinical trialHypertrophic cardiomyopathy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To summarize and provide insight into the role of exercise rehabilitation for heart failure, cardiomyopathies and associated conditions. We provide an overview of the evolution of exercise training from “bed rest” to current guidelines and highlight emerging approaches. RECENT FINDINGS: Exercise training appears to be safe and provide benefits for patients with heart failure. Emerging evidence also suggests potential benefit in hypertrophic cardiomyopathy as well as angina with non-obstructive coronary arteries, though more data are needed for widespread implementation. Given appropriate precautions and clinical assessments, exercise is a unifying therapy across most heart failure conditions regardless of ejection fraction. Exercise training appears to be safe, and beneficial in terms of improvements in functional capacity and health-related quality of life. Larger controlled trials are needed to better examine the impact of exercise on hard clinical endpoints such as HF hospitalizations (likely beneficial) and cardiovascular mortality.

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)0,002
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 enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,707

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,292 · 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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Résumé présentoui

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