Barriers to cardiac rehabilitation delivery in a low-resource setting from the perspective of healthcare administrators, rehabilitation providers, and cardiac patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite clinical practice guideline recommendations that cardiovascular disease patients participate, cardiac rehabilitation (CR) programs are highly unavailable and underutilized. This is particularly true in low-resource settings, where the epidemic is at its' worst. The reasons are complex, and include health system, program and patient-level barriers. This is the first study to assess barriers at all these levels concurrently, and to do so in a low-resource setting. METHODS: In this cross-sectional study, data from three cohorts (healthcare administrators, CR coordinators and patients) were triangulated. Healthcare administrators from all institutions offering cardiac services, and providers from all CR programs in public and private institutions of Minas Gerais state, Brazil were invited to complete a questionnaire. Patients from a random subsample of 12 outpatient cardiac clinics and 11 CR programs in these institutions completed the CR Barriers Scale. RESULTS: Thirty-two (35.2%) healthcare administrators, 16 (28.6%) CR providers and 805 cardiac patients (305 [37.9%] attending CR) consented to participate. Administrators recognized the importance of CR, but also the lack of resources to deliver it; CR providers noted referral is lacking. Patients who were not enrolled in CR reported significantly greater barriers related to comorbidities/functional status, perceived need, personal/family issues and access than enrollees, and enrollees reported travel/work conflicts as greater barriers than non-enrollees (all p < 0.01). CONCLUSIONS: The inter-relationship among barriers at each level is evident; without resources to offer more programs, there are no programs to which physicians can refer (and hence inform and encourage patients to attend), and patients will continue to have barriers related to distance, cost and transport. Advocacy for services is needed.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».