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Enregistrement W3169350086 · doi:10.5334/gh.939

Impacts of the COVID-19 Pandemic on Cardiac Rehabilitation Delivery around the World

2021· article· en· W3169350086 sur OpenAlexaff
Gabriela Lima de Melo Ghisi, Zhiming Xu, Xia Liu, Ana Mola, Robyn Gallagher, Abraham Samuel Babu, Colin Yeung, Susan Marzolini, John Buckley, Paul Oh, Aashish Contractor, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueGlobal Heart · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity Health NetworkYork UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicMedicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)RehabilitationBetacoronavirusCoronavirus InfectionsVirologyIntensive care medicineMedical emergencyPhysical therapyPathologyOutbreakDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: We investigated impacts of COVID-19 on cardiac rehabilitation (CR) delivery around the globe, including virtual delivery, as well as effects on providers and patients. Methods: In this cross-sectional study, a piloted survey was administered to CR programs globally via REDCap from April to June 2020. The 50 members of the International Council of Cardiovascular Prevention and Rehabilitation (ICCPR) and personal contacts facilitated program identification. Results: Overall, 1062 (18.3% program response rate) responses were received from 70/111 (63.1% country response rate) countries in the world with existent CR programs. Of these, 367 (49.1%) programs reported they had stopped CR delivery, and 203 (27.1%) stopped temporarily (mean = 8.3 ± 2.8 weeks). Alternative models were delivered in 322 (39.7%) programs, primarily through low-tech modes (n = 226,19.3%). Furthermore, 353 (30.2%) respondents were re-deployed, and 276 (37.3%) felt the need to work due to fear of losing their job, despite the perceived risk of contracting COVID-19 (mean = 30.0% ± 27.4/100). Also, 266 (22.5%) reported anxiety, 241(20.4%) were concerned about exposing their family, 113 (9.7%) reported increased workload to transition to remote delivery, and 105 (9.0%) were juggling caregiving responsibilities during business hours. Patients were often contacting staff regarding grocery shopping for heart-healthy foods (n = 333, 28.4%), how to use technology to interact with the program (n = 329, 27.9%), having to stop their exercise because they have no place to exercise (n = 303, 25.7%), and their risk of death from COVID-19 due to pre-existing cardiovascular disease (n = 249, 21.2%). Respondents perceived staff (n = 488, 41.3%) and patient (n = 453, 38.6%) personal protective equipment, as well as COVID-19 screening (n = 414, 35.2%), and testing (n = 411, 35.0%) as paramount to in-person service resumption. Conclusion: Given the estimated number of CR programs globally, these results suggest approximately 4400 CR programs globally have ceased or temporarily stopped service delivery. Those that remain open are implementing new technologies to ensure their patients receive CR safely, despite the challenges. Highlights: - COVID-19 has impacted cardiac rehabilitation (CR) delivery around the globe.- In this cross-sectional study, a survey was completed by 1062 (18.3%) CR programs from 70 (63.1%) countries.- The pandemic has resulted in at least temporary cessation of ~75% of CR programs, with others ceasing initiation of new patients, reducing components delivered, and/or changing of mode delivery with little opportunity for planning and training.- There is also significant psychosocial and economic impact on CR providers.- Alternative CR model (e.g., home-based, virtual) reimbursement advocacy is needed, to ensure safe, accessible secondary prevention delivery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,345 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations137
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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