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Enregistrement W2903640188 · doi:10.1161/circoutcomes.11.suppl_1.34

Abstract 34: Determinants of Successful Completion of Cardiac Rehabilitation When Secondary Prevention Programs Are Made Universally Accessible

2018· article· en· W2903640188 sur OpenAlexaffabout
Stephanie J. Frisbee, Neville Suskin, Saverio Stranges, A. Pierce, Joseph Ricci

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Quality and Outcomes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReferralRehabilitationAmbulatoryPopulationIntervention (counseling)Emergency medicinePhysical therapyFamily medicineInternal medicineNursingEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Cardiac rehabilitation programs (CRP) after a cardiovascular event are standard-of-care worldwide, though participation remains very low (estimated at 14%-35% in the US and <15% in Ontario). Removing health care system (HCS) barriers to accessing CRPs is essential to realize patient and population level health benefits, and to understand patient barriers to completion of CRP. Objectives: To develop a regional delivery system for CRP that removes HCS barriers to CRP so that patient factors affecting CRP participation and completion can be ascertained. Methods: One health care region (HCR) in Ontario implemented a regional CRP that was fully integrated into the HCS. The integrated CRP (HCS-I-CRP) automated referrals to an HCR-wide coordinating center which directed patients to a to a CRP in a local, community-based setting (LCB-CRP) within a 30-minute drive. The CRP was standardized across all LCB-CRPs. Information related to the referral, initiation, and completion of the CRP was collected and analyzed. Results: Referral and eligibility criteria were intentionally broad and included any cardiovascular admission within 1 year, or any cardiovascular intervention, procedure, or diagnosis. Automated inpatient and community referrals were received for cardiac or non-cardiac related hospitalizations (62% and 29%, respectively), or ambulatory health care visits (9%). The age distribution of patients referred from hospital and community sources was similar, though community referred patients were less complex (lower Johns Hopkins Adjusted Clinical Group (JH-ACG) category). In comparing the patient characteristics of those who completed vs. those who started but did not complete the CRP, the following patterns were observed: (1) completion rates were nearly identical across hospital and community all referral sources; (2) older patients were more likely to compete the CRP (72% for 70-89 years old vs. 57% for 40-49 years old); (3) while there were more referrals for men (61.5%) than women, the completion rates for men and women were nearly identical; (4) neighborhood income quintile of patients was not associated with completion of the CRP; (5) sicker patients were less likely to complete the CRP (higher resource utilization band, JH-ACG, and Charlson index); and (6) patients with heart failure were least likely to complete the CRP (58.8% vs. 66.8% for all other diagnoses). Conclusions: Our results suggest that an HCS-I-CRP with automatic referral to a LCB-CRP within a 30-minute drive removed traditional barriers to completing CRP: there were no socioeconomic or gender differences in CRP completion, and elderly patients had higher completion rates. Sicker patients were least likely to complete CRP. Mechanisms to identify these patients earlier and / or support their completion of these programs to reduce disease morbidity should be developed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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