Ermittlung der optimalen Belastungssteigerung für eine Fahrradergometrie bei chronischen Lungenerkrankungen
Autor: | Sennfelder, Julia |
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Jazyk: | němčina |
Rok vydání: | 2024 |
Předmět: | |
Druh dokumentu: | Doctoral Thesis<br />Doctoral Thesis |
DOI: | 10.25972/OPUS-37593 |
Popis: | Um eine 8-12-minütige inkrementelle Belastungsphase während einer Spiroergometrie (CPET) auf dem Fahrradergometer zu erreichen, erscheint eine Standardisierung und krankheitsspezifische Individualisierung der Belastungssteigerung sinnvoll. Ziel der Studie war es, bereits existierende Vorschläge zur Ermittlung der optimierten Belastungssteigerung zu validieren und eigene Prädiktionsmodelle für die maximal erreichbare Leistung (Wpeak_pred) für die Krankheitsgruppen zystische Fibrose (CF), pulmonal-arterielle Hypertonie (PAH) und chronisch thromboembolische pulmonale Hypertonie (CTEPH) zu entwickeln. Es wurden in CPETs erhobene Parameter sowie potenzielle Leistungsprädiktoren von 82 CF-, 83 PAH- und 81 CTEPH-Studienteilnehmenden erfasst. Die Daten wurden mittels einer multiplen linearen Regressionsanalyse und schrittweiser Entfernung nicht signifikanter Prädiktoren, getrennt für jede Krankheitsgruppe, ausgewertet. Die Modelle wurden mithilfe des Leave-one-out-Kreuzvalidierungsverfahrens und einer prospektiven Anwendung an kleinen Kohorten von CF-, PAH- und CTEPH-Erkrankten validiert. Ein großer Anteil der retrospektiv erfassten CPETs der CF-, PAH- und CTEPH-Betroffenen zeichneten sich durch eine inkrementelle Belastungsdauer außerhalb der empfohlenen 8-12 Minuten aus. Bei den eigenen Vorhersageformeln trugen die körperliche Aktivität sowie die WHO-Funktionsklassen bei den CF- und PAH-Betroffenen zur Prädiktion von Wpeak_pred bei. Im Vergleich zu den bereits existierenden, in dieser Arbeit evaluierten Vorschlägen zur Ermittlung der optimierten Belastungssteigerung und der erfahrungsbasierten Belastungssteigerung am Klinikum Würzburg Mitte ließen die eigenen Prädiktionsmodelle, teils statistisch signifikant, die größten Anteile von CPETs mit optimaler, prognostizierter Belastungsdauer erwarten. Weitere prospektive Untersuchungen zur Validierung der eigenen Leistungsprädiktionsformeln sowie der bereits existierenden Modelle sind erforderlich. In order to achieve an 8-12-minute incremental exercise phase during a cardiopulmonary exercise test (CPET) on the cycle ergometer, standardization and disease-specific individualization of the increase in workload appears to be useful. The aim of the study was to validate existing approaches for determining the optimized workload increment and to develop individual prediction models for peak workload (Wpeak_pred) for the disease groups cystic fibrosis (CF), pulmonary arterial hypertension (PAH) and chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH). Parameters obtained in CPETs and potential predictors of Wpeak_pred were collected from 82 CF, 83 PAH and 81 CTEPH study participants. Data were analyzed using multiple linear regression analysis and stepwise removal of non-significant predictors separately for each disease group. Models were evaluated using the leave-one-out-cross-validation procedure and a prospective application to small cohorts of CF, PAH and CTEPH patients. A large proportion of the retrospectively collected CPETs of CF, PAH and CTEPH patients were characterized by an incremental exercise duration outside the recommended 8-12 minutes. In the own prediction models, physical activity and WHO functional classes contributed to the prediction of Wpeak_pred in CF and PAH patients. In comparison to the existing suggestions for determining the optimized workload increment evaluated in this study and the experience-based workload increment at the Würzburg Mitte Hospital, the own prediction models showed, partly statistically significantly, the largest proportions of CPETs with optimal predicted duration of the incremental exercise phase. Further prospective studies are required to validate our own workload prediction models and the existing models. |
Databáze: | Networked Digital Library of Theses & Dissertations |
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