Cardiac Rehabilitation Availability and Density around the Globe
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite the epidemic of cardiovascular disease and the benefits of cardiac rehabilitation (CR), availability is known to be insufficient, although this is not quantified. This study ascertained CR availability, volumes and its drivers, and density. Methods A survey was administered to CR programs globally. Cardiac associations and local champions facilitated program identification. Factors associated with volumes were assessed using generalized linear mixed models, and compared by World Health Organization region. Density (i.e. annual ischemic heart disease [IHD] incidence estimate from Global Burden of Disease study divided by national CR capacity) was computed. Findings CR was available in 111/203 (54.7%) countries; data were collected in 93 (83.8% country response; N = 1082 surveys, 32.1% program response rate). Availability by region ranged from 80.7% of countries in Europe, to 17.0% in Africa (p < .001). There were 5753 programs globally that could serve 1,655,083 patients/year, despite an estimated 20,279,651 incident IHD cases globally/year. Volume was significantly greater where patients were systematically referred (odds ratio [OR] = 1.36, 95% confidence interval [CI] = 1.35–1.38) and programs offered alternative models (OR = 1.05, 95%CI = 1.04–1.06), and significantly lower with private (OR = .92, 95%CI = .91–.93) or public (OR = .83, 95%CI = .82–84) funding compared to hybrid sources. Median capacity (i.e., number of patients a program could serve annually) was 246/program (Q25-Q75 = 150–390). The absolute density was one CR spot per 11 IHD cases in countries with CR, and 12 globally. Interpretation CR is available in only half of countries globally. Where offered, capacity is grossly insufficient, such that most patients will not derive the benefits associated with participation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».