Sistemas de saúde e percepção de barreiras para admissão e aderência em programas de reabilitação cardíaca
Notice bibliographique
Résumé
Além da elevada prevalência de doenças cardiovasculares (DCV), iniquidades regionais no acesso aos serviços de saúde e subutilização de programas de reabilitação cardíaca (PRC) ainda são marcantes no cenário brasileiro. Objetivo: Esse estudo visou descrever e comparar barreiras para uso de PRC em usuários de diferentes sistemas de saúde e níveis de atendimento em um estado brasileiro. Métodos: Participantes de PRC e pacientes elegíveis de enfermarias e ambulatórios foram pareados pelos sistemas de saúde que utilizavam e responderam a Escala de Barreiras para Reabilitação Cardíaca (EBRC). Os testes U de Mann-Withney e Kruskal Wallis foram usados para comparar barreiras entre os sistemas de saúde e entre níveis de atendimento, respectivamente. Resultados: Cento e quarenta (87%) pacientes participaram do estudo. A média total dos itens da escala foi 1,98±0,48 e diferiu apenas entre participantes de PRC e pacientes internados (p<0,05). Algumas barreiras de acesso, necessidades percebidas e comorbidades/estado funcional foram maiores no sistema público do que no privado (p<0,05). A falta de conhecimento sobre PRC (3.75±1.66) e a falta de referência médica (2.32±1.53) destacaram-se no domínio necessidades percebidas, que teve o maior escore médio da amostra (2.31±0.71). Conclusões: Barreiras de acesso e necessidades percebidas foram maiores para usuários de serviços públicos. Viagens e trabalho foram barreiras maiores para participantes de PRC, enquanto para pacientes internados e ambulatoriais as maiores barreiras foram necessidades percebidas. Logo, a disseminação de PRC e estratégias para referência de elegíveis devem ser estimuladas em ambos os sistemas de saúde e níveis de atendimento.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».