Cardiac Rehabilitation Services in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the decreasing rate of cardiovascular disease-related mortality in developed nations, low- and middle-income countries (LMICs) are experiencing an increase. Cardiac rehabilitation (CR) successfully addresses this burden; however, the availability and nature of CR service delivery in LMICs are not well known. OBJECTIVE: This scoping review examined the (1) presence and accessibility of CR services, (2) structure of CR services, and (3) effects of CR on patient outcomes in LMICs. METHODS: Search criteria consisted of (1) nations considered to be low- or middle-income according to World Bank criteria, (2) CR, defined as programs including exercise and education, and (3) adults with cardiovascular diseases. Literature was identified through searching (a) the MEDLINE and EMBASE electronic databases, (b) proceedings from international cardiac conferences, (c) the grey literature and (d) through consulting experts in the field. RESULTS: Thirty peer-reviewed publications were identified. Grey literature, including Web sites for individual CR programs, revealed that CR is available in 32 (22.1%) LMICs. The most comprehensive data on accessibility stem from Latin America and the Caribbean, where 56% of institutions with cardiac catheterization facilities offered CR. Literature showed that some programs offered exercise, dietary advice, education, and psychological support, to assist patients to resume work and other activities of daily living. Fifteen peer-reviewed studies reported on CR outcomes, most of which were positive. CONCLUSION: Although patients similarly benefit from CR, few programs are available in LMICs. Policies need to be implemented to increase provision of tailored CR models at the global and national level, with evaluation.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».