Outcome quality of in-patient cardiac rehabilitation in elderly patients – identification of relevant parameters
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcome quality management requires the consecutive registration of defined variables. The aim was to identify relevant parameters in order to objectively assess the in-patient rehabilitation outcome. METHODS: From February 2009 to June 2010 1253 patients (70.9 ± 7.0 years, 78.1% men) at 12 rehabilitation clinics were enrolled. Items concerning sociodemographic data, the impairment group (surgery, conservative/interventional treatment), cardiovascular risk factors, structural and functional parameters and subjective health were tested in respect of their measurability, sensitivity to change and their propensity to be influenced by rehabilitation. RESULTS: The majority of patients (61.1%) were referred for rehabilitation after cardiac surgery, 38.9% after conservative or interventional treatment for an acute coronary syndrome. Functionally relevant comorbidities were seen in 49.2% (diabetes mellitus, stroke, peripheral artery disease, chronic obstructive lung disease). In three key areas 13 parameters were identified as being sensitive to change and subject to modification by rehabilitation: cardiovascular risk factors (blood pressure, low-density lipoprotein cholesterol, triglycerides), exercise capacity (resting heart rate, maximal exercise capacity, maximal walking distance, heart failure, angina pectoris) and subjective health (IRES-24 (indicators of rehabilitation status): pain, somatic health, psychological well-being and depression as well as anxiety on the Hospital Anxiety and Depression Scale). CONCLUSION: The outcome of in-patient rehabilitation in elderly patients can be comprehensively assessed by the identification of appropriate key areas, that is, cardiovascular risk factors, exercise capacity and subjective health. This may well serve as a benchmark for internal and external quality management.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| 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 ».