Exercise Telemonitoring and Telerehabilitation Compared with Traditional Cardiac and Pulmonary Rehabilitation: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite exercise capacity and quality-of-life benefits, pulmonary rehabilitation (PR) and cardiac rehabilitation (CR) programmes are not easily accessed because of several barriers. A solution may be telerehabilitation (TR), in which patients exercise in their communities while they are monitored via teletechnology. However, the benefits of TR for the purposes of PR and CR have not been systematically reviewed. Objective: To determine whether the benefits of the exercise component of PR and CR using TR are comparable to usual-care (UC) programmes. Methods: A comprehensive literature search was performed of the Medline, Embase, and CINAHL databases up to July 13, 2015. Meta-analyses were performed for peak oxygen consumption, peak workload, exercise test duration, and 6-minute walk test (6MWT) distance using the I 2 statistic and forest plots displaying standardized mean difference (SMD). Results: Of 1,431 citations found, 8 CR studies met the inclusion criteria. No differences were found in exercise outcomes between UC and TR groups for CR studies, except in exercise test duration, which slightly favoured UC (SMD 0.268, 95% CI: 0.002, 0.534, p<0.05). Only 1 PR study was included, and it showed similar improvements on the 6MWT between the UC and TR groups. Conclusion: TR for patients with cardiac conditions provided benefits similar to UC with no adverse effects reported. Similar studies of TR for patients with pulmonary conditions need to be conducted.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».