Effect of Cardiac Rehabilitation Referral Strategies on Utilization Rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although cardiac rehabilitation (CR) has been shown to reduce mortality and is a recommended component in clinical practice guidelines, CR referral and utilization rates remain low. Referral strategies have been implemented to increase CR use but have yet to be compared concurrently. To determine the optimal strategy to maximize CR referral, enrollment, and participation, we evaluated 3 referral strategies compared with usual care: "automatic" only via discharge order or electronic record, health care provider liaison only, or a combined approach. METHODS: In this prospective controlled study, 2635 inpatients with coronary artery disease from 11 Ontario, Canada, hospitals using 1 of the 4 referral strategies completed a sociodemographic survey, and clinical data were extracted from medical charts. One year later, 1809 participants completed a mailed survey that assessed CR utilization. Referral strategies were compared using generalized estimating equations to control for effect of hospital. RESULTS: Adjusted analyses revealed referral strategy was significantly related to CR referral and enrollment (P<.001). Combined automatic and liaison referral resulted in the greatest CR use (odds ratio [OR], 8.41; 85.8% referral, 73.5% enrollment), followed by automatic only (OR, 3.27; 70.2% referral, 60.0% enrollment), and liaison only (OR, 3.35; 59.0% referral, 50.6% enrollment), compared with usual referral (32.2% referral, 29.0% enrollment). The degree of CR participation did not differ by referral strategy among referred participants (mean [SD] percentage of classes attended, 82.87% [27.20%]; P=.88). CONCLUSIONS: Automatic referral combined with a patient discussion can achieve among the highest rates of CR referral reported. Wider adoption of such strategies could ensure that 45% more patients being treated for cardiac disease would have access to and realize the benefits of CR.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».