2016 focused update: clinical recommendations for cardiopulmonary exercise testing data assessment in specific patient populations

医学 科学证据 语句(逻辑) 考试(生物学) 执行摘要 梅德林 循证医学 医学物理学 替代医学 病理 统计 古生物学 数学 生物技术 政治学 法学 生物
作者
Marco Guazzi,Ross Arena,Martin Halle,Massimo Piepoli,Jonathan Myers,Carl J. Lavie
出处
期刊:European Heart Journal [Oxford University Press]
卷期号:39 (14): 1144-1161 被引量:150
标识
DOI:10.1093/eurheartj/ehw180
摘要

In the past several decades, cardiopulmonary exercise testing (CPX) has seen an exponential increase in its evidence base. The growing volume of evidence in support of CPX has precipitated the release of numerous scientific statements by societies and associations. In 2012, the European Association for Cardiovascular Prevention & Rehabilitation and the American Heart Association developed a joint document with the primary intent of redefining CPX analysis and reporting in a way that would streamline test interpretation and increase clinical application. Specifically, the 2012 joint scientific statement on CPX conceptualized an easy-to-use, clinically meaningful analysis based on evidence-vetted variables in color-coded algorithms; single-page algorithms were successfully developed for each proposed test indication. Because of an abundance of new CPX research in recent years and a reassessment of the current algorithms in light of the body of evidence, a focused update to the 2012 scientific statement is now warranted. The purposes of this update are to confirm algorithms included in the initial scientific statement not requiring revision, to propose revisions to algorithms included in the initial scientific statement, to propose new algorithms based on emerging scientific evidence, to further clarify the application of oxygen consumption at ventilatory threshold, to describe CPX variables with an emerging scientific evidence base, to describe the synergistic value of combining CPX with other assessments, to discuss personnel considerations for CPX laboratories, and to provide recommendations for future CPX research.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
科研通AI2S应助man采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
调研昵称发布了新的文献求助10
2秒前
sariai完成签到,获得积分10
2秒前
闪闪的心锁完成签到,获得积分20
2秒前
huahua发布了新的文献求助10
2秒前
无花果应助zqy采纳,获得10
3秒前
ANG完成签到,获得积分10
3秒前
研友_85rJEL完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
小熊熊发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
漂亮的不言完成签到 ,获得积分10
5秒前
静jing完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
云深完成签到 ,获得积分10
6秒前
7秒前
桐桐应助gy采纳,获得10
7秒前
柳煜城发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
Hello应助Jealy采纳,获得10
8秒前
为你等候发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
dannier发布了新的文献求助30
9秒前
酷波er应助Jiayi采纳,获得10
10秒前
药化完成签到,获得积分20
11秒前
whisper发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
ZXB发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
傲天完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
yyfjulie发布了新的文献求助20
15秒前
JamesPei应助小熊熊采纳,获得10
15秒前
whuijuan发布了新的文献求助10
15秒前
研友_VZG7GZ应助畅快忆安采纳,获得10
16秒前
高分求助中
Востребованный временем 2500
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 1500
Agenda-setting and journalistic translation: The New York Times in English, Spanish and Chinese 1000
Les Mantodea de Guyane 1000
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 950
Field Guide to Insects of South Africa 660
Foucault's Technologies Another Way of Cutting Reality 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3391025
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3002329
关于积分的说明 8803309
捐赠科研通 2688943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1472808
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 681187
邀请新用户注册赠送积分活动 674001