Automatic Referral to Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cardiac rehabilitation (CR) remains underused and inconsistently accessed, particularly for women and minorities. This study examined the factors associated with CR enrollment within the context of an automatic referral system through a retrospective chart review plus survey. Through the Behavioral Model of Health Services Utilization, it was postulated that enabling and perceived need factors, but not predisposing factors, would significantly predict patient enrollment. SUBJECTS: A random sample of all atherosclerotic heart disease (AHD) patients treated at a tertiary care center (Trillium Health Centre, Ontario, Canada) from April 2001 to May 2002 (n = 501) were mailed a survey using a modified Dillman method (71% response rate). MEASURES: Predisposing measures consisted of sociodemographics such as age, sex, ethnocultural background, work status, level of education, and income. Enabling factors consisted of barriers and facilitators to CR attendance, exercise benefits and barriers (EBBS), and social support (MOS). Perceived need factors consisted of illness perceptions (IPQ) and body mass index. RESULTS: Of the 272 participants, 199 (73.2%) attended a CR assessment. Lower denial/minimization, fewer logistical barriers to CR (eg, distance, cost), and lower perceptions of AHD as cyclical or episodic reliably predicted CR enrollment among cardiac patients who were automatically referred. CONCLUSION: Because none of the predisposing factors were significant in the final model, this suggests that factors associated with CR enrollment within the context of an automatic referral model relate to enabling factors and perceived need. A prospective controlled evaluation of automatic referral is warranted.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».