Re‐engineering cardiac rehabilitation programmes: considering the patient's point of view
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The aim of this paper is to report a study to describe how cardiac patients experience the first 3 months following a cardiac event requiring hospitalization, identify differences between the needs expressed by patients and the support they received during their recuperation and produce a preliminary model for the development of cardiac rehabilitation programmes, taking into account the patient perspective. BACKGROUND: Although cardiac rehabilitation should be standard care for patients with cardiovascular disease, less than 20% begin and maintain a rehabilitation programme. Cited barriers include inadequate rehabilitation services, sub-optimal referral, low participation rates of women and older adults and travel considerations. The literature suggests that programmes better adjusted to patient needs could increase attendance, but little research has considered this perspective. METHODS: Focus groups were conducted with a purposefully selected sample of 20 men and women who had been hospitalized for myocardial infarction, angina or percutaneous angioplasty. Data were analysed using qualitative content analysis. FINDINGS: A gap exists between what traditional rehabilitation programmes offer and patients' expressed needs during the recuperating process after hospitalization for a cardiac event. In our study, participants focused on stress management rather than on modifying health habits. Support groups were viewed as beneficial and, according to patients, accepting their condition, knowing their limits and better continuity of care would also help reduce stress. Based on the findings, we devised a model as the basis for developing cardiac rehabilitation programmes. CONCLUSION: Cardiac rehabilitation programmes need to shift their focus of attention from promoting healthier behaviours to responding to participants' perceived needs, alongside risk factor reduction.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».