FAMP7 A New Clinical Care Paradigm Improves Cardiac Rehabilitation Enrollment In Post Myocardial Infarction Patients: Targeting the Care Gap following Hospital Discharge
Notice bibliographique
Résumé
Initiation of secondary prevention programming (i.e. cardiac rehabilitation) among myocardial infarction (MI) survivors significantly reduces subsequent disease-related events. Unfortunately, less than half of these individuals participate in cardiac rehabilitation (CR). Barriers, such as non-standardized CR referral processes, delayed timing of program delivery, and communication gaps between health care settings, in accessing CR programming are cited as primary factors for suboptimal participation rates in this form of secondary prevention. Purpose: To develop and implement a clinical model that will augment the rate of MI survivors successful transitioning between acute inpatient care and outpatient CR services. Methods: A construct of the cardiac patient journey was developed through a collaboration with acute and community based cardiac care settings by triangulating information from three principle data sources: 1) a patient needs assessment survey collected as part of an early follow-up clinical pilot project in a ST elevation myocardial infarction (STEMI) population; 2) a process review of hospital based CR referral and discharge teaching practices; 3) a process review of CR based referral and patient program scheduling activities. Information collected from this four-point analysis was then used to develop a health services transition care model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».