Reasons for non-adherence to cardiac rehabilitation programmes included lack of motivation, domestic duties, and other health problemsCommentary
Notice bibliographique
Résumé
S Greenfield Dr S Greenfield, University of Birmingham, Birmingham, UK; s.m.greenfield@bham.ac.uk Why do post-myocardial infarction (MI) or revascularisation patients not adhere to home-based or hospital-based cardiac rehabilitation programmes (CRPs)? Semi-structured interviews. 4 hospitals and participant’s homes in the UK. Purposive sample of 49 patients (age range 34–87 y, 67% men) who had MI or revascularisation and did not adhere to home-based (n = 21) or hospital-based (n = 28) CRPs were identified from a randomised controlled trial. The home-based CRP included a copy of the Heart Manual (6-wk exercise and walking programme), information tapes, home visits, and telephone calls from nurses. The hospital-based CRP included group or individual exercise based on circuit training, and combined or separate sessions of education and relaxation. At 3–20 months after randomisation, participants were individually interviewed for 40–45 minutes about their cardiac event, expectations and experience in CRPs, and lifestyle changes. Interviews were tape recorded, transcribed, and analysed for themes and subthemes. In general, reasons for non-adherence to CRPs were multifactorial …
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».