Participating in cardiac rehabilitation: a systematic review and meta-synthesis of qualitative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Participation in cardiac rehabilitation (CR) benefits patients with coronary heart disease (CHD), yet worldwide only some 15–30% of those eligible attend. To improve understanding of the reasons for poor participation we undertook a systematic review and meta-synthesis of the qualitative literature. METHODS: Qualitative studies identifying patient barriers and enablers to attendance at CR were identified by searching multiple electronic databases, reference lists, relevant conference lists, grey literature, and keyword searching of the Internet (1990–2010). Studies were selected if they included patients with CHD and reviewed experience or understanding about CR. Meta-synthesis was used to review the papers and to synthesize the data. RESULTS: From 1165 papers, 34 unique studies were included after screening. These included 1213 patients from eight countries. Study methodology included interviews (n = 25), focus groups (n = 5), and mixed-methods (n = 4). Key reasons for not attending CR were physical barriers, such as lack of transport, or financial cost, and personal barriers, such as embarrassment about participation, or misunderstanding the reasons for onset of CHD or the purpose of CR. CONCLUSIONS: There is a vast amount of qualitative research which investigates patients’ reasons for non-attendance at CR. Key issues include system-level and patient-level barriers, which are potentially modifiable. Future research would best be directed at investigating strategies to overcome these barriers.
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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 | 0,089 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».