Systematizing Inpatient Referral to Cardiac Rehabilitation 2010
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle