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Enregistrement W3124829688 · doi:10.1093/eurjpc/zwaa080

Delphi consensus recommendations on how to provide cardiovascular rehabilitation in the COVID-19 era

2020· article· en· W3124829688 sur OpenAlexaboutno aff
Marco Ambrosetti, Ana Abreu, Véronique Cornelissen, Dominique Hansen, Marie Christine Iliou, Hareld Kemps, Roberto F.E. Pedretti, Heinz Völler, Matthias Wilhelm, Massimo Piepoli, Chiara Giuseppina Beccaluva, Paul Beckers, Thomas Berger, Constantinos H. Davos, Paul Dendale, Wolfram Doehner, Ines Frederix, Dan Gaiță, Andreas B. Gevaert, Evangelia Kouidi, N Kraenkel, Jari A. Laukkanen, Francesco Maranta, Antonio Mazza, Miguel Mendes, Daniel Neunhäeuserer, Josef Niebauer, Bruno Pavy, Bernhard H. Rauch, Simona Sarzi Braga, Maria Simonenko, Alain Cohen‐Solal, Marinella Sommaruga, Elio Venturini, Carlo Vigorito

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDelphi Technique in Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDelphi methodReferralCoronavirus disease 2019 (COVID-19)RehabilitationLikert scalePandemicComorbidityCanadian Cardiovascular SocietyPhysical therapyIntensive care medicineDelphiDiseaseFamily medicineInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,220
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2200,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,017
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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.

Tête enseignante Opus0,164
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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