The effect of intense physical exercise on von Willebrand factor and on menstrual blood loss in women with von Willebrand Disease
Notice bibliographique
Résumé
The principal objective of this study was to examine the effect of intense physical exercise on menstrual blood loss in women with Type I von Willebrand disease (vWD). First, we investigated the effect of exercise on the level of the von Willebrand protein (which is deficient in the disease) in a pre-test post-test quasi-experiment conducted on a single group of 40 healthy adult pre-menopausal female volunteers recruited from Sainte-Justine Hospital in Montreal between October and December, 2001. The von Willebrand protein (vWF:Ag), coagulation Factor VIII (FVIII:C), bleeding time (BT), coagulation time (aPTT) and several markers of exercise intensity (sweat sodium, lactate, noradrenaline, adrenaline) were measured before and after a standardized exercise session. The significance of the change in these values with exercise was assessed using a paired Student's t-test. The exercise markers were explored as potential predictors of the exercise-related change in vWF:Ag using multiple linear regression. Results showed that there was an absolute mean increase of 0.30 (95% confidence interval (95% CI) 0.23-0.37) and 0.60 (95% CI 0.44-0.76) in vWF:Ag and FVIILC, respectively, and a significant shortening of the BT and aPTT due to exercise. The change in the sweat sodium collected from patches applied to the forearm during exercise (a marker of exercise intensity) was found to be a significant predictor of the change in vWF:Ag induced by exercise (regression coefficient = 0.05 (95% CI 0.01-0.09). Changes of 1, 5 and 10 units in sodium were associated with average changes of 0.05, 0.26 and 0.52, respectively, in vWF:Ag from baseline (mean 0.83 U/ml). Next, we set out to assess the feasibility and acceptability of a 4-period randomized crossover trial in order to evaluate the effectiveness of exercise in reducing the menstrual blood flow in women with Type I vWD. The methods and protocol of this feasibility study are outlined in this thesis and issues related to patient recruitment, compliance and withdrawals are addressed. The strengths and pitfalls of the crossover design feasibility study are discussed and revisions for the definitive trial are recommended.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».