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Enregistrement W2955090253 · doi:10.1016/j.eclinm.2019.06.007

Cardiac Rehabilitation Availability and Density around the Globe

2019· article· en· W2955090253 sur OpenAlexafffund
Karam Turk-Adawi, Marta Supervía, Francisco López-Jiménez, Ella Pesah, Rongjing Ding, Raquel Rodrigues Britto, Birna Bjarnason‐Wehrens, Wayne Derman, Ana Abreu, Abraham Samuel Babu, Claudia Anchique Santos, Seng Khiong Jong, Lucky Cuenza, Tee Joo Yeo, Dawn C. Scantlebury, Karl Andersen, Graciela González, Vojislav Giga, Duško Vulić, Eleonora Vataman, Jacqueline M. Cliff, Evangelia Kouidi, İlker Yağcı, Chul Kim, Briseida Benaim, Eduardo Rivas Estany, Rosalía Fernández, Basuni Radi, Dan Gaiță, Attila Simon, Ssu‐Yuan Chen, B. Roxburgh, Juan Castillo Martin, L Maskhulia, Gerard Burdiat, Richard D. Salmon, Hermes Ilarraza Lomelí, Masoumeh Sadeghi, Eliška Sovová, Arto J. Hautala, Eglė Tamulevičiūtė-Prascienė, Marco Ambrosetti, Lis Neubeck, Elad Asher, Hareld Kemps, Zbigniew Eysymontt, Štefan Farský, Jo Hayward, Eva Prescott, Susan Dawkes, Claudio Santibáñez, Cecilia Zeballos, Bruno Pavy, Anna Kiessling, Nizal Sarrafzadegan, Carolyn Baer, Randal J. Thomas, Dayi Hu, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity Health NetworkMoncton HospitalUniversity of British ColumbiaYork University
Organismes subventionnairesWorld Heart FederationYork University
Mots-clésMedicineRehabilitationGlobeDiseaseMedical emergencyIntensive care medicinePhysical therapyInternal medicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations228
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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