Recovering from spontaneous coronary artery dissection: Patient-reported challenges and rehabilitative intervention needs.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spontaneous coronary artery dissection (SCAD) is an increasingly recognized cause of acute coronary syndrome that disproportionally affects younger women. The underlying etiology is incompletely understood, postmorbid psychological distress is high, and treatment plans are predominantly based on clinician experience. There remains uncertainty on how to adequately address the needs of patients with SCAD as part of secondary prevention. METHOD: As a Define and Refine phase of the ORBIT model (Phase 1), this study investigated SCAD patients' challenges and rehabilitative intervention needs using a qualitative research design. Patients with SCAD were purposively recruited to participate in structured interviews that were analyzed using inductive thematic coding techniques. RESULTS: Patients with SCAD (n = 15; 86.7% female; mean age = 47.5 years; data saturation reached with patient sample) expressed challenges in (a) navigating uncertainty associated with the disease; (b) living with anxiety; (c) reconciling pre and post-SCAD identities; (d) accurately identifying symptoms and experiencing a sense of isolation in recovery due to gender and young age; and (e) managing changing family dynamics and family members' stress. Intervention needs included (a) addressing unique demographic and cardiovascular profiles when designing programs for cardiac rehabilitation; (b) providing more psychological and peer support resources to address anxiety and sense of isolation; (c) disseminating information on rapidly evolving SCAD research; and (d) acknowledging and providing support to the family system. CONCLUSIONS: The results signal curricula to be included in tailored SCAD programming and underscore the need for further study and dissemination of optimal secondary preventative care for this patient population. (PsycInfo Database Record (c) 2021 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».