Pulmonary rehabilitation in a postcoronavirus disease 2019 world: feasibility, challenges, and solutions
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Pulmonary rehabilitation improves clinical outcomes in patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Traditional centre-based (in-person) pulmonary rehabilitation was largely shut down in response to the COVID-19 pandemic, forcing many centres to rapidly shift to remote home-based programs in the form of telerehabilitation (tele-pulmonary rehabilitation). This review summarizes the recent evidence for the feasibility and effectiveness of remote pulmonary rehabilitation programs, and their implications for the delivery of pulmonary rehabilitation in a postpandemic world. RECENT FINDINGS: A number of innovative adaptations to pulmonary rehabilitation in response to COVID-19 have been reported, and the evidence supports tele-pulmonary rehabilitation as a viable alternative to traditional centre-based pulmonary rehabilitation. However, these studies also highlight the challenges that must be surmounted in order to see its widespread adoption. SUMMARY: There are outstanding questions regarding the optimal model for tele-pulmonary rehabilitation. In the post-COVID-19 world, a 'hybrid' model may be more desirable, with some components held in person and others via telehealth technology. This would be determined by the infrastructure and expertise of individual centres, and the needs of their patients. In order to achieve a truly patient-centred pulmonary rehabilitation program, high-quality studies addressing these outstanding questions, as well as multidisciplinary collaboration, are required.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».