Transitions in Technology-Mediated Cardiac Rehabilitation and Self-management: Qualitative Study Using the Theoretical Domains Framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An acute cardiac incident is a life-changing event that often necessitates surgery. Although surgery has high success rates, rehabilitation, behavioral changes, and self-care are critical to long-term health. Recent systematic reviews have highlighted the potential of technology in this area; however, significant shortcomings have also been identified, particularly with regard to patient experience. OBJECTIVE: This study aims to improve future systems and to explore the experiences of cardiac patients during key phases after hospitalization: recuperation, initial rehabilitation, and long-term self-management. The key objective is to provide a holistic understanding of behavioral factors that impact people across these phases, understand how experiences evolve over time, and provide user-centered recommendations to improve the design of cardiac rehabilitation and self-management technologies. METHODS: Semistructured interviews were conducted with people who attended rehabilitation programs following hospitalization for acute cardiac events. Interviews were developed and data were analyzed via the Theoretical Domains Framework, a pragmatic framework that synthesizes prior theories of behavioral change. RESULTS: Three phases that arise posthospitalization were examined, namely, recuperation, rehabilitation, and long-term self-management. Through these phases, we describe the impact of key factors and important changes that occur in patients' experiences over time, including the desire for and redefinition of normal life, the need for different types of formal and informal knowledge, the benefits of safe zoning and connectedness, and the need to recognize capability. The use of the Theoretical Domains Framework allows us to show how factors that influence behavior evolve over time and to identify potential sources of tension. CONCLUSIONS: This study provides empirically grounded recommendations for the design of technology-mediated cardiac rehabilitation and self-management systems. Key recommendations include the use of technology to support a normal life, leveraging social influences to extend participants' sense of normality, the use of technology to provide a safe zone, the need to support both emotional and physical well-being, and a focus on recognizing capability and providing recommendations that are positive and reinforce this capability.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».