Cardiac Rehabilitation Models around the Globe
Notice bibliographique
Résumé
Alternative models of cardiac rehabilitation (CR) delivery, such as home or community-based programs, have been developed to overcome underutilization. However, their availability and characteristics have never been assessed globally. In this cross-sectional study, a piloted survey was administered online to CR programs globally. CR was available in 111/203 (54.7%) countries globally; data were collected in 93 (83.8% country response rate). 1082 surveys (32.1% program response rate) were initiated. Globally, 85 (76.6%) countries with CR offered supervised programs, and 51 (45.9%; or 25.1% of all countries) offered some alternative model. Thirty-eight (34.2%) countries with CR offered home-based programs, with 106 (63.9%) programs offering some form of electronic CR (eCR). Twenty-five (22.5%) countries with CR offered community-based programs. Where available, programs served a mean of 21.4% ± 22.8% of their patients in home-based programs. The median dose for home-based CR was 3 sessions (Q25-Q75 = 1.0⁻4.0) and for community-based programs was 20 (Q25⁻Q75 = 9.6⁻36.0). Seventy-eight (47.0%) respondents did not perceive they had sufficient capacity to meet demand in their home-based program, for reasons including funding and insufficient staff. Where alternative CR models are offered, capacity is insufficient half the time. Home-based CR dose is insufficient to achieve health benefits. Allocation to program model should be evidence-based.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».