Cardiac rehabilitation program: An exploration of patient experiences and perspectives on program dropout
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac rehabilitation programs (CRP) are effective evidence-based secondary prevention programs that reduce morbidity and mortality in patients with cardiovascular disease (CVD). However, participation remains suboptimal, resulting in under-treatment and greater risk for recurrent cardiac events. Understanding the reasons behind CRP dropout is urgently needed to inform the development of programs that best meet patient needs and support sustained engagement. AIMS: The aim of this study was to identify and understand factors impacting CRP dropout from the patient perspective. METHODS: A qualitative study using semi-structured interviews was undertaken to examine the experience of 23 patients who dropped out of a CRP within a large urban hospital in British Columbia, Canada. Data were coded, analyzed using the constant comparison technique, and organized thematically. RESULTS: Participants described multiple challenges when attempting to complete CRP. Analysis of the data led to the identification of three main categories: (1) challenges living with CVD, (2) perceived advantages and disadvantages of CRP, and (3) unmet needs during CRP. LINKING EVIDENCE TO ACTION: In the practice setting, assessment of readiness to engage in CRP, alongside patient preferences and engagement needs, should be undertaken for maximum CRP uptake and completion. Providing diverse modes of CRP delivery, along with exploring the impact of virtual options as compared to traditional in-person programs, will further advance the CRP evidence and may help address pervasive access barriers.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».