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Enregistrement W2324891351 · doi:10.1097/hcr.0b013e318219721f

Systematizing Inpatient Referral to Cardiac Rehabilitation 2010

2011· review· en· W2324891351 sur OpenAlexaff
Sherry L. Grace, Caroline Chessex, Heather M. Arthur, Sammy Chan, Cleo Cyr, William Dafoe, Martin Juneau, Paul Oh, Neville Suskin

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiopulmonary Rehabilitation and Prevention · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralRehabilitationPhysical therapyMedical emergencyIntensive care medicineEmergency medicinePhysical medicine and rehabilitationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite recommendations in clinical practice guidelines, evidence suggests cardiac rehabilitation (CR) referral and use following indicated cardiac events is low. Referral strategies such as systematic referral have been advocated to improve CR use. The objective of this policy position is to synthesize evidence and make recommendations on strategies to increase patient enrollment in CR. A systematic review of 6 databases from inception to January 2009 was conducted. Only primary, published, English-language studies were included. A meta-analysis was undertaken to synthesize the enrollment rates by referral strategy. In all, 14 studies met inclusion criteria. Referral strategies were categorized as systematic on the basis of use of systematic discharge order sets, as liaison on the basis of discussions with allied health care providers, or as other on the basis of patient letters. Overall, there were 7 positive studies, 5 without comparison groups, and 2 studies that reported null findings. The combined effect sizes of the meta-analysis were as follows: 73% (95% CI, 39%-92%) for the patient letters ("other"), 66% (95% CI, 54%-77%) for the combined systematic and liaison strategy, 45% (95% CI, 33%-57%) for the systematic strategy alone, and 44% (95% CI, 35%-53%) for the liaison strategy alone. In conclusion, the results suggest that innovative referral strategies increase CR use. Although patient letters look promising, evidence for this strategy is sparse and inconsistent at present. Therefore we suggest that inpatient units adopt systematic referral strategies, including a discussion at the bedside, for eligible patient groups in order to increase CR enrollment and participation. This approach should be considered best practice for further investigation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,006
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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