Die Studie untersucht, ob man die maximale Sauerstoffaufnahme (peak VO₂), ein wichtiger Maßstab für die Herz‑ und Lungenfitness, schon aus weniger anstrengenden Messungen während eines Belastungstests vorhersagen kann. Dafür wurden Daten von 13 535 Personen ausgewertet, die einen cardiopulmonalen Belastungstest (CPET) gemacht hatten. Die Teilnehmenden wurden in eine Gruppe mit normalen Testergebnissen (1 076 Personen) und eine größere Gruppe mit abweichenden Befunden (9 823 Personen) eingeteilt. Mit statistischen Lernverfahren (z. B. Bayesian Ridge, Light Gradient Boosting Machine) wurden Modelle gebaut, die demografische Angaben, Ruhewerte und Werte aus den mittleren Belastungsphasen nutzten. Ohne die mittleren Belastungsdaten lag die Vorhersage‑Genauigkeit (R²‑Wert) bei etwa 0,55‑0,69; mit den zusätzlichen Submaximal‑Variablen stieg sie auf 0,73‑0,80. Besonders wichtig waren dabei die Sauerstoffaufnahme beim ersten ventilatorischen Schwellenwert, das Atemvolumen beim zweiten Schwellenwert und das einsekündige forciertes Exspirationsvolumen (ein Lungenfunktionstest). Das Modell könnte also die maximale Fitness abschätzen, selbst wenn Patienten nicht bis zur absoluten Erschöpfung t
Datenquelle: Diese Zusammenfassung wurde automatisch aus der Originalveröffentlichung erstellt und kann Fehler enthalten. Maßgeblich ist allein die Originalstudie (DOI 10.1161/jaha.125.045734).