Abstract 134: Implementation of Home-Based Cardiac Rehabilitation in the VA
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Referral to cardiac rehabilitation (CR) is one of nine performance measures for patients with ischemic heart disease (IHD), but fewer than 20% of eligible patients participate in the United States. Home-based CR programs (available in the United Kingdom, Australia, and Canada) have similar effects on morbidity and mortality as traditional (facility-based) CR, but they are not currently available or reimbursed in the US. We sought to determine whether implementing home-based programs could increase CR participation among patients with IHD. Methods: Using electronic health records from 134 VA medical centers, we identified 106,277 veterans hospitalized for acute myocardial infarction, percutaneous coronary intervention or coronary artery bypass grafting between 2010 and 2015. We compared the proportion of eligible patients who participated in CR at 13 VA hospitals that offered referral to either home-based CR or facility-based CR vs. 121 VA hospitals that offered referral to only facility-based CR (usual care). Results: The number of VA medical centers offering home-based CR increased from 2 in 2010 to 13 in 2015. Among the 20,949 eligible patients hospitalized at VA medical centers that implemented home-based CR between 2010 and 2015, CR participation increased from 11% to 26% (Figure). Among the 85,328 eligible patients hospitalized at VA medical centers that did not offer home-based CR, CR participation increased from only 8% to 11%. Conclusion: Among eligible patients with IHD, participation in CR more than doubled at VA medical centers that implemented home-based CR programs between 2010 and 2015, whereas participation increased by only 3% at VA medical centers that did not implement home-based CR programs. Home-based CR is an effective way of engaging patients who may otherwise decline to participate in CR.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».