The Impact of a Mobile App on Participation in Cardiac Rehabilitation and Understanding Barriers to Success: Comparative Cohort Study
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Poor patient uptake of cardiac rehabilitation (CR) remains a challenge for multiple reasons including geographic, time, cultural, cost, and psychological constraints. OBJECTIVE: We evaluated the impact on CR participation rates associated with the addition of the option of mobile app-based CR (Cardihab) for patients declining conventional CR. METHODS: A total of 204 consecutive patients were offered CR following angioplasty; of these, 99 were in cohort 1 (offered conventional CR only) and 105 were in cohort 2 (app-based CR offered to those declining conventional CR). Patients in each cohort were followed throughout a 6-week CR program and participation rates were compared for both groups. Patients in cohort 2 declining both forms of CR were interviewed to assess reasons for nonparticipation. RESULTS: CR participation improved from 21% (95% CI 14%-30%) to 63% (95% CI 53%-71%) with the addition of the app (P<.001). Approximately 25% (9/39) of the group declining the app-based program identified technology issues as the reason for nonparticipation. The remainder declined both CR programs or were ineligible due to frailty or comorbidities. CONCLUSIONS: Providing patients with the additional option of an app-based CR program substantially improved CR participation. Technology and psychological barriers can limit CR participation. Further innovation in CR delivery systems is required to improve uptake.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle