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Enregistrement W3214598469 · doi:10.2196/33130

Telerehabilitation’s Safety, Feasibility, and Exercise Uptake in Cancer Survivors: Process Evaluation

2021· article· en· W3214598469 sur OpenAlexvenueno aff
Amy M Dennett, Katherine E. Harding, Jacoba Reimert, Rebecca Morris, Phillip Parente, Nicholas F. Taylor

Notice bibliographique

RevueJMIR Cancer · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationMedicineTelehealthCoachingPhysical therapyAttendanceHealth coachingTelemedicineHealth careIntervention (counseling)NursingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Access to exercise for cancer survivors is poor despite global recognition of its benefits. Telerehabilitation may overcome barriers to exercise for cancer survivors but is not routinely offered. OBJECTIVE: Following the rapid implementation of an exercise-based telerehabilitation program in response to COVID-19, a process evaluation was conducted to understand the impact on patients, staff, and the health service with the aim of informing future program development. METHODS: A mixed methods evaluation was completed for a telerehabilitation program for cancer survivors admitted between March and December 2020. Interviews were conducted with patients and staff involved in implementation. Routinely collected hospital data (adverse events, referrals, admissions, wait time, attendance, physical activity, and quality of life) were also assessed. Patients received an 8-week telerehabilitation intervention including one-on-one health coaching via telehealth, online group exercise and education, information portal, and home exercise prescription. Quantitative data were reported descriptively, and qualitative interview data were coded and mapped to the Proctor model for implementation research. RESULTS: The telerehabilitation program received 175 new referrals over 8 months. Of those eligible, 123 of 150 (82%) commenced the study. There were no major adverse events. Adherence to health coaching was high (674/843, 80% of scheduled sessions), but participation in online group exercise classes was low (n=36, 29%). Patients improved their self-reported physical activity levels by a median of 110 minutes per week (IQR 90-401) by program completion. Patients were satisfied with telerehabilitation, but clinicians reported a mixed experience of pride in rapid care delivery contrasting with loss of personal connections. The average health service cost per patient was Aus $1104 (US $790). CONCLUSIONS: Telerehabilitation is safe, feasible, and improved outcomes for cancer survivors. Learnings from this study may inform the ongoing implementation of cancer telerehabilitation.

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)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations66
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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