Perceptions of Cardiac Specialists and Rehabilitation Programs Regarding Patient Access to Cardiac Rehabilitation and Referral Strategies
Notice bibliographique
Résumé
In Brief BACKGROUND: Access to cardiac rehabilitation (CR) remains at approximately 30%, despite a national target of 70%. This study evaluated cardiac specialist and CR program perceptions of CR access and referral strategies. METHODS: Postal and online surveys of Canadian CR specialists and CR programs were administered. Responses were received from 71 of 765 CR specialists (9.3%) and 92 of 149 CR programs (61.7%). Respondents rated perceptions on 5-point Likert scales. RESULTS: Specialists rated patient access to CR as moderate (2.9 ± 1.4). While they reported that they refer 65.9% of their patients, they most frequently do not refer because their patients report disinterest (23.4%) or geographic barriers to access (23.4%). Cardiac rehabilitation programs reported having capacity to serve a median of 275 patients annually, yet reportedly serving up to 350. The most commonly used methods of referral included discharge order sets (over 60%) and allied health care provider support. Electronic referral was perceived to be highly effective (4.1 ± 1.0) yet the least frequently used. Cardiac rehabilitation programs perceived more patients are accessing CR because of these referral strategies, but increased patients strain program resources. CONCLUSIONS: Some of the least frequently used referral strategies were perceived as, and are also empirically demonstrated to be, most effective. Broader implementation of these strategies, while better-resourcing CR programs, may improve the continuum of care for cardiac patients. This national assessment of cardiac rehabilitation (CR) access from the vantage point of specialists and programs revealed that access might be limited by infrequent application of effective referral strategies, patient report of disinterest or geographic barriers to physicians leading to referral failure, and lack of CR program funding and capacity.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».