Protecting the Heart in Motion: The Role of Physical Activity and Cardiorespiratory Fitness in Preventing Sudden Cardiac Death
Notice bibliographique
Résumé
Sudden cardiac death (SCD) remains one of the most devastating manifestations of cardiovascular disease. While traditional risk stratification has focused on structural heart disease and electrophysiological markers, growing evidence suggests that modifiable lifestyle factors-particularly physical activity (PA) and cardiorespiratory fitness (CRF)-play a critical role in mitigating the risk of SCD. This narrative review synthesizes evidence on the associations between PA, CRF, and SCD risk. It explores potential biological mechanisms underlying these relationships, identifies key gaps in the literature, and discusses the clinical and public health implications. A substantial body of prospective cohort studies and meta-analyses demonstrates a strong, inverse, and dose-dependent association between both PA and CRF and the risk of SCD. Engaging in ⩾4 hours/week of moderate-to-vigorous PA or achieving CRF levels of ⩾8 to 10 METs is associated with 40% to 50% reductions in SCD risk. CRF also modifies the risk conferred by traditional cardiovascular risk factors such as hypertension, diabetes, and systemic inflammation. Proposed mechanisms include favorable modulation of cardiovascular risk profiles, improved autonomic regulation, anti-arrhythmic and anti-ischemic effects, and enhanced myocardial function. However, evidence gaps persist regarding causal inference (absence of Mendelian randomization studies), optimal PA and CRF thresholds, sex- and age-specific effects, and interactions with other risk factors. PA and CRF are powerful, modifiable predictors of SCD and should be integrated into preventive strategies and routine clinical assessments. Targeted interventions to increase PA and improve CRF, especially among underrepresented and high-risk groups, offer an important opportunity to reduce the burden of SCD globally.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».