Cardiac rehabilitation delivery model for low-resource settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cardiovascular disease is a global epidemic, which is largely preventable. Cardiac rehabilitation (CR) is demonstrated to be cost-effective and efficacious in high-income countries. CR could represent an important approach to mitigate the epidemic of cardiovascular disease in lower-resource settings. The purpose of this consensus statement was to review low-cost approaches to delivering the core components of CR, to propose a testable model of CR which could feasibly be delivered in middle-income countries. METHODS: A literature review regarding delivery of each core CR component, namely: (1) lifestyle risk factor management (ie, physical activity, diet, tobacco and mental health), (2) medical risk factor management (eg, lipid control, blood pressure control), (3) education for self-management and (4) return to work, in low-resource settings was undertaken. Recommendations were developed based on identified articles, using a modified GRADE approach where evidence in a low-resource setting was available, or consensus where evidence was not. RESULTS: Available data on cost of CR delivery in low-resource settings suggests it is not feasible to deliver CR in low-resource settings as is delivered in high-resource ones. Strategies which can be implemented to deliver all of the core CR components in low-resource settings were summarised in practice recommendations, and approaches to patient assessment proffered. It is suggested that CR be adapted by delivery by non-physician healthcare workers, in non-clinical settings. CONCLUSIONS: Advocacy to achieve political commitment for broad delivery of adapted CR services in low-resource settings is needed.
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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 | 0,062 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».