Cardiac Specialists’ Perspectives on Barriers to Cardiac Rehabilitation Referral and Participation in a Low-Resource Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac specialists are arguably the most influential providers in ensuring patients access cardiac rehabilitation (CR). Physician barriers to referral have been scantly investigated outside of high-income settings, and not qualitatively. AIM: This study investigated cardiac specialists' perceptions of barriers and facilitators to patient CR participation in a low-resource setting, with a focus on referral. METHODS: In this qualitative study, focus groups were conducted with conventional content analysis. Thirteen of 14 eligible cardiac specialists working in Yazd, Iran, participated in 1 or both focus groups (n = 9 and n = 10, respectively). The recording of the first focus group was transcribed into a word file verbatim, and the accuracy of the content of all field notes and the transcripts was approved by the research team, which was then analyzed inductively. Following a similar process, saturation was achieved with the second focus group. RESULTS: Four themes emerged: "physician factors," "center factors," "patient factors," and "cultural factors." Regarding "physician factors," most participants mentioned shortage of time. Regarding "center factors," most participants mentioned poor physician-patient-center coordination. In "patient factors," the subcategories that arose were socioeconomic challenges and clinical condition of the patients. "Cultural factors" related to lack of belief in behavioral/preventive medicine. CONCLUSIONS: Barriers to CR referral and participation were multilevel, as in high-resource settings. However, relative recency of the introduction of CR in these settings seemed to cause great lack of awareness. Cultural beliefs may differ, and communication from CR programs to referring providers was a particular challenge in this setting.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».