Patients with heart failure with preserved ejection fraction and their caregiver’s experiences of home-based rehabilitation (REACH-HFpEF): mixed methods process evaluation of the REACH-HFpEF single centre pilot randomised controlled trial.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Whilst heart failure (HF) with preserved ejection fraction (HFpEF) affects almost 50 percent of the HF population, evidence-based treatment options remain limited. However, there is emerging evidence of the potential value of exercise-based cardiac rehabilitation. This study reports the process evaluation conducted as part of the REACH-HFpEF trial. Methods: Mixed methods process evaluation parallel to a single centre (Tayside, Scotland) pilot randomised controlled trial with quantitative assessment of intervention fidelity and a qualitative exploration of HFpEF patients’ and caregivers’ experiences. The Rehabilitation EnAblement in Chronic Heart Failure (REACH-HF) intervention consisted of self-help manual for patients and caregivers, facilitated over 12 weeks by trained healthcare professionals. Data included audio-recorded intervention sessions; demographic information; intervention fidelity scores; and qualitative interviews conducted following completion of intervention in a purposeful sample of 15 HFpEF patients and 7 caregivers, Results: Intervention fidelity analysis was indicative of the adequate delivery of the majority of the REACH-HF components, with three items relating caregiver involvement (addressing emotional consequences of being a caregiver, caregiver health and well-being, and closure of the session) scoring poorly. Qualitative interviews identified three key themes for patients and caregivers: (1) understanding their condition, (2) emotional consequences of HF, and (3) patients’ and caregivers’ responses to the REACH-HF intervention were uncovered by qualitative interviews. Conclusions: The REACH-HF home-based facilitated intervention for HFpEF appears feasible and well accepted model for delivery of a CR intervention, with the potential to address key unmet needs of patients and their caregivers who are often excluded from service provision and current CR programmes. Results inform a future full multicentre randomised clinical trial.
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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 | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».