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Enregistrement W3006784416

Nature and delivery of cardiac rehabilitation in New Zealand: are services equitable to other high-income countries?

2019· article· en· W3006784416 sur OpenAlexaff
B. Roxburgh, Marta Supervía, Karam Turk-Adawi, Jocelyne Benatar, Francisco López Jiménez, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensYork UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangeHigh income countriesRehabilitationFamily medicinePhysical therapyDeveloping countrySurgeryEconomic growth
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To compare the nature and delivery of cardiac rehabilitation (CR) services within New Zealand by island (North vs South; NI, SI), and to other high-income countries (HICs). METHODS: In this cross-sectional study, secondary analysis of an online survey of CR programmes globally was undertaken. Results from New Zealand were compared to data from other HICs with CR. RESULTS: Twenty-seven (62.7%) out of 43 CR programmes in New Zealand (n=18/31, 66.7% respondents from NI) and 619 (43.1%) from 28 other HICs completed the survey. New Zealand CR programmes offered a median of 16.0 sessions/patient (interquartile range (IQR)=12.0-36.0; vs 21.6 sessions in other HICs, IQR=12.0-36.0, p=0.016), delivered by a team of 6.0 staff (IQR=5.5-7.0; vs 7.0 staff; IQR=5.0-9.0, p=0.012). New Zealand programmes were significantly less comprehensive than other HICs (p=0.002); within New Zealand, NI programmes were more likely to provide an initial and end-of-programme assessment, supervised exercise training and depression screening, compared to SI programmes (all p<0.05). New Zealand more often offered CR in an alternative setting (n=14, 58.3%), compared to other HICs (n=190, 36.5%), p=0.03). CONCLUSIONS: CR programmes in New Zealand offer fewer sessions and have fewer elements compared to other HICs, and disparity exists in programmes across New Zealand. More investment is needed to ensure CR in New Zealand meets international guidelines.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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