Delphi consensus recommendations on how to provide cardiovascular rehabilitation in the COVID-19 era
Notice bibliographique
Résumé
This Delphi consensus by 28 experts from the European Association of Preventive Cardiology (EAPC) provides initial recommendations on how cardiovascular rehabilitation (CR) facilities should modulate their activities in view of the ongoing coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic. A total number of 150 statements were selected and graded by Likert scale [from -5 (strongly disagree) to +5 (strongly agree)], starting from six open-ended questions on (i) referral criteria, (ii) optimal timing and setting, (iii) core components, (iv) structure-based metrics, (v) process-based metrics, and (vi) quality indicators. Consensus was reached on 58 (39%) statements, 48 'for' and 10 'against' respectively, mainly in the field of referral, core components, and structure of CR activities, in a comprehensive way suitable for managing cardiac COVID-19 patients. Panelists oriented consensus towards maintaining usual activities on traditional patient groups referred to CR, without significant downgrading of intervention in case of COVID-19 as a comorbidity. Moreover, it has been suggested to consider COVID-19 patients as a referral group to CR per se when the viral disease is complicated by acute cardiovascular (CV) events; in these patients, the potential development of COVID-related CV sequelae, as well as of pulmonary arterial hypertension, needs to be focused. This framework might be used to orient organization and operational of CR programmes during the COVID-19 crisis.
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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 | 0,220 | 0,174 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».