What are the Needs of People Living in Remote Areas About the Essential Components of a Cardiac Rehabilitation Program?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cardiac rehabilitation (CR) is an effective intervention to support patients in achieving their health objectives and in decreasing their risk of suffering from another myocardial infarction (MI). However, in several remote areas, no cardiac rehabilitation program (CRP) exists to support patients having experienced an MI. Before the creation of an intervention CRP adapted to patients living in these areas, it is essential to describe patients and healthcare professionals' needs regarding cardiac rehabilitation care. Objective: This study describes the needs of remote patients and healthcare professionals for the essential components in a CR program following myocardial infarction and percutaneous transluminal coronary angioplasty. Methods: A qualitative formative research study was conducted involving 10 men, 6 women, and 4 family physicians. Data were collected through in-depth individual interviews and one focus group. Results: Results show that patients who have suffered an MI have multiple unmet needs. This gap may be due to the variability in follow-ups by healthcare professionals. In the absence of a cardiac rehabilitation program, these patients must adapt quickly to their new health condition. Discussion and conclusion: It is critical that the needs of patients living in remote areas are better addressed in cardiac rehabilitation. To do this, it is essential to create a CRP that is tailored to the needs of both patients and professionals, thus providing patient-centered care.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».