Characteristics of cardiac rehabilitation programs in Latin America and the Caribbean, and estimation of capacity and needs in the region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cardiac rehabilitation (CR) is an established model of cardiovascular (CV) prevention that has proven benefits. Availability, characteristics and need of CR programs in Latin-American and Caribbean (LAC) countries remains poorly characterized. This study aims to establish the availability, capacity, density and aspects of CR delivery in LAC. Methods A cross-sectional survey was administered to CR programs in 24 LAC. Local CV organizations and societies identified CR programs. Characteristics of individual CR program were reviewed including: funding sources, core components, healthcare providers, and dose (number of sessions per weeks X total number of weeks) of CR. National CR capacity (median number of patients a program could serve per year X number of programs per country), density (Ischemic Heart Disease [IHD] incidence per year/ national capacity), need (IHD incidence per year- national capacity) and occupancy (median number patients program served per year/national capacity) were computed based on survey responses. Results At least one CR program was identified per LAC country (total 255 programs across 24 countries). Data was collected in 20 of the 24 countries. Responses were received from 139/255 programs (median program response rate=55%; Table 1). Over 50% (n=73) of programs were funded by multiple sources (government, hospital/clinic, private health insurance); Self-payment was reported by 63% programs, in which 24 (33.8%) patients paid over 50% of the cost. Guideline-indicated conditions were accepted in 77% or more programs. Physiotherapists (n=106, 76.3%), cardiologists (n=105, 75.5%) and dietitians (n=79, 56.8%) were the most common healthcare providers on CR teams. Regionally, programs offered 9 (IQR = 8–10) core components (patient education, exercise prescription and initial assessment delivered by nearly all programs). Median CR was 36 (IQR = 24–56) sessions/patient. Twenty-seven (20.9%) programs offered alternative CR models (e.g., home or community-based and hybrid models). Median national capacity was 500 CR spots/country (IQR= 200–2300). Regional density was 1 CR spot per 24 incident IHD patients per year. Greatest need in absolute terms for CR was observed in Brazil, Dominican Republic and Mexico (all with >150,000 spots needed per year to manage incident IHD patients; Table 1). Occupancy ranged from over 100% in Colombia to 15% in Chile (median=60%, IQR = 32%–81%), Table 1. Conclusion In LAC countries, there is very limited capacity to meet the need for CR. Nature of CR services varied regionally. Funding Acknowledgement Type of funding source: None
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».