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Enregistrement W3006433294 · doi:10.1016/j.cjco.2020.01.007

Inclusion of People Poststroke in Cardiac Rehabilitation Programs in Canada: A Missed Opportunity for Referral

2020· article· en· W3006433294 sur OpenAlexaffabout
Jelena Toma, Brittany Hammond, V. W. S. Chan, Alex Peacocke, Baharak Salehi, Prateek Jhingan, Dina Brooks, Andrée-Anne Hébert, Susan Marzolini

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesToronto Rehabilitation InstituteHeart and Stroke FoundationUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationReferralStroke (engine)Inclusion (mineral)MedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedical emergencyNursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence supports establishing a continuum of care from stroke rehabilitation (SR) to cardiac rehabilitation programs (CRPs). It is not known to what extent people poststroke are being integrated. This study aimed to determine the proportion of CRPs that accept referrals poststroke, barriers/facilitators, and eligibility criteria. METHODS: A web-based questionnaire was sent to CRPs across Canada. RESULTS: Of 160 questionnaires sent, 114 representatives (71%) of 130 CRPs responded. Of respondents, 65% (n = 74) reported accepting people with a diagnosis of stroke and doing so for a median of 11 years, 11 offering stroke-specific classes and an additional 6 planning inclusion. However, 62.5% of CRPs reported that < 11 patients participated in the last calendar year despite 88.5% reporting no limit to the number they could enroll. Among CRPs, 25% accepted only patients with concurrent cardiac diagnoses, living in the community (47.8%), and without severe mobility (70.1%), communication (80.6%), or cognitive (85.1%) deficits. The 2 most influential barriers and facilitators among all CRPs were funding and staffing. The fourth greatest barrier was lack of poststroke referrals, and third to sixth facilitators were SR/CRP collaboration to ensure appropriate referrals (third) and to increase referrals (sixth), toolkits for prescribing resistance (fourth), and aerobic training (fifth). CRP characteristics associated with accepting stroke were a hybrid program model, a medium program size, and having a falls prevention component. CONCLUSIONS: Most CRPs accept patients poststroke, but few participate. Therefore, establishing SR/CRP partnerships to increase appropriate referrals, using a toolkit to help operationalize exercise components, and allocating funding/resources to CRPs may significantly increase access to secondary prevention strategies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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