Automated Referral to Cardiac Rehabilitation following Coronary Artery Bypass Grafting is associated with limited improvements in program completion: a large cohort study
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionCardiac Rehabilitation (CR) reduces residual cardiovascular risk among patients who have received coronary artery bypass grafting (CABG) surgery. However, many patients do not attend and some are never referred. It is unclear whether automated referral is associated with improved CR completion rates.
 Objectives and ApproachGeographically inclusive databases were linked to assess the impact of automated referral on rates of referral to and completion of CR post-CABG. Automated referral to CR post-CABG was instituted in Calgary on July 1, 2007. All subjects receiving CABG in Calgary between January 1, 1996 and March 31, 2016 were enrolled in the study. The Alberta Provincial Project for Outcome Assessment in Coronary Heart disease (APPROACH) database, TotalCardiology-Rehabilitation (TC-R) database, and provincial vital statistics were linked using the unique Provincial Health Number available for each patient. The association between CR referral, completion, and survival was assessed using proportional hazard models.
 ResultsThere were 28,100 patients referred to the CR program, of which 26,411 were linked to the APPROACH database for a 93.99\% linkage rate. After excluding patients who did not receive CABG, a total of 8,118 patients were identified as the study population [mean age 66.2 (SD 10.2) years, 18.9\% female] during the study period: 5,103 prior to implementation of automated referral, and 3,015 post-automation. Rates of referral increased from 39.5\% prior to automation to 75.0\% post-automation (p
 Conclusion/ImplicationsAutomated referral to CR is associated with increased referral rates but less dramatic increases in CR completion rates post-CABG. Given the significant improvement in survival associated with CR completion, further work is needed to improve CR referral, and more importantly, CR completion rates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».