Physician management preferences for cardiac patients: factors affecting referral to cardiac rehabilitation.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac rehabilitation (CR) is an evidence-based intervention that has been shown to reduce both morbidity and mortality. However, CR is widely underused due to multiple factors, including physician referral practices. OBJECTIVES: To describe physicians' preferences in managing cardiac patients and the barriers they face in referring patients to CR. METHODS: A cross-sectional survey of a stratified random sample of 510 primary care physicians, cardiologists and cardiovascular surgeons in Ontario was conducted. One hundred seventy-nine physicians responded (40% response rate through repeat mailings) to the survey that investigated medical, demographic and attitudinal factors affecting referral. A hypothetical case scenario that elicited open-ended factors affecting physician management preferences was incorporated. RESULTS: Physicians identified geographic access, uncertainty regarding which provider was responsible for referral and perceptions of patient motivation as important factors affecting referral to CR. Through principal components analysis, several attitudes affecting referral emerged, including beliefs about the efficacy of CR, referral norms, ease of the referral process and desire to manage the patient independently. A hierarchical logistic regression analysis showed that 75% of the variance in referral was attributable to medical specialty, availability of CR and practice norms. CONCLUSIONS: Increased communication among health care providers is needed to ensure CR referral. Due to geographic dispersion, alternatives to site-based CR are necessary to meet the needs of cardiac patients.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».