Trends in referral to outpatient cardiac rehabilitation in the Hunter Region of Australia, 2002-2007
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac rehabilitation (CR) is an underutilized evidence-based treatment. We described trends in referral to outpatient CR (OCR) and the factors associated with referral. DESIGN: Cross-sectional survey data provided by Hunter residents aged 20 years or older discharged from public hospitals in the region between 2002 and 2007 with an OCR eligible diagnosis were extracted from the Hunter New England Heart and Stroke Register database. METHODS: Trends in referral were determined using the chi test for trend. Factors associated with referral were examined using multiple logistic regression. RESULTS: Sixty-five percent (4971 of 7678) of patients provided sufficient data for inclusion in the analysis. Approximately half of the patients reported being referred to OCR. No increase over time was observed. Factors associated with referral were age less than 70 years, male sex, being married, urban residence, at least one admission to the tertiary referral hospital for cardiology, at least one admission for acute myocardial infarction, revascularization, no admissions for congestive heart failure, a self-reported history of high cholesterol, and no history of stroke or atrial fibrillation. CONCLUSION: Access to this treatment of proven benefit remained suboptimal despite the provision of new programs and expansion of existing programs. Automatic referral, which is recommended in Australia, should be standard practice.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».