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Enregistrement W3170480379 · doi:10.1097/hcr.0000000000000619

Evaluation of an Online Course in 5 Languages for Inpatient Cardiac Care Providers on Promoting Cardiac Rehabilitation

2021· article· en· W3170480379 sur OpenAlexaff
Fiorella A. Heald, Carolina Santiago de Araújo Pio, Xia Liu, Fernando Rivera Theurel, Bruno Pavy, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiopulmonary Rehabilitation and Prevention · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLikert scaleTest (biology)RehabilitationDemographicsObservational studyPortugueseMedical educationMassive open online courseFamily medicinePhysical therapyPsychologyMathematics educationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Evidence proves that health care providers should promote cardiac rehabilitation (CR) to patients face-to-face to increase CR enrollment. An online course was designed to promote this at the bedside; it is evaluated herein in terms of reach, effect on knowledge, attitudes, discussion self-efficacy and practices, and satisfaction. METHODS: Design was observational, one-group pre- and post-test. Some demographics were requested from learners taking all language versions of the 20-min course: English, Portuguese, French, Spanish, and simplified Chinese, available at: https://globalcardiacrehab.com/CR-Utilization. Investigator-generated items in the pre- and post-test and evaluation survey administered using Google Forms were based on Kirkpatrick's training evaluation model. RESULTS: The course was initiated by 522 learners from 33 of 203 (16%) countries; most commonly female (n = 341, 65%) nurses (n = 180, 34%) from high-income countries (n = 259, 57%) completing the English (n = 296, 57%) and Chinese (n = 108, 21%) versions. A total of 414 (79%) learners completed the post-test and 302 (58%) completed the evaluation. Median CR attitudes were 5 of 5 on the Likert scale at pre-test, suggesting some selection bias. Mean CR knowledge ([7.22 ± 2.14]/10), discussion self-efficacy ([3.86 ± 0.85]/5), and practice ([4.13 ± 1.11]/5) significantly improved after completion of the course (all P < .001). Satisfaction was high regardless of language version ([4.44 ± 0.64]/5; P = .593). CONCLUSIONS: This free, open-access course is effective in increasing CR knowledge, self-efficacy, and encouragement practices among participating inpatient cardiac providers, with high satisfaction. While testing impact on actual CR use is needed, it should be more broadly disseminated to increase reach, in an effort to increase patient enrollment in CR, to reduce morbidity and mortality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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