Cardiac Rehabilitation in Canada During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac rehabilitation programs (CRPs) had to change quickly in response to a shift in clinical priorities related to to the coronavirus disease 2019 (COVID-19). Yet, no study has examined the effect of COVID-19 on CRPs and if there has been an adequate transition to alternative programming. METHODS: To examine the status of CRPs during the COVID-19 pandemic, a web-based questionnaire was completed by CRP managers from April 23rd to May 14th, 2020. RESULTS: < 0.001. There was a significant reduction in patients with cognitive/communication/mobility deficits who were eligible to participate during the COVID-19 pandemic. Of respondents, 57%-82.6% reported safety concerns related to prescribing exercise to medically high-risk and vulnerable populations. CRPs transitioned from group-based to one-to-one delivery models->80% by phone and/or e-mail. Any tele-rehabilitation (one-to-one/group) was also used by 32.7% and 43.5% of CRPs to deliver exercise and education, respectively (mostly one-to-one). Resource barriers cited by open and closed CRPs were related to technology-no tele-rehabilitation, lack of equipment and patient access (35% of all barriers)-and 25.3% of barriers were owing to greater demands on staff time. CONCLUSIONS: Within 2-months of COVID-19 being declared a pandemic, 41.2% of CRPs were closed and almost half of employees redeployed. Less time-efficient one-to-one models of remote care, mostly by phone/e-mail, were adopted. Vulnerable populations were disproportionately affected, becoming ineligible owing to safety concerns. Strategies to open closed CRPs, admission of high-risk/vulnerable populations, and offering of group-based tele-rehabilitation should be a national priority.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».