A Social-Ecological Perspective of the Perceived Barriers and Facilitators to Virtual Education in Cardiac Rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study explored the perceived barriers and facilitators to participation in patients who did and did not attend virtual cardiac rehabilitation (CR) education sessions. METHODS: A mixed-methods approach was used. Virtual patient education was delivered during the coronavirus-19 pandemic. Phase 1 included a cross-sectional online survey completed by individuals who did and did not participate in these sessions. For phase 2, six virtual focus group sessions were conducted using the social-ecological framework to guide thematic analysis and interpretation of findings. RESULTS: Overall, 106 online surveys were completed; 60 (57%) attended Cardiac College Learn Online (CCLO) sessions only, one (1%) Women with Heart Online (WwHO) only, 21 (20%) attended both, and 24 (22%) did not attend virtual sessions. Half of the participants who attended virtual sessions viewed between one and four sessions. Most participants were from Canada (95%) and included the Toronto Rehabilitation Institute/Toronto Western Hospital centers (76%). Focus group findings revealed six overarching themes: Intrapersonal (mixed emotions/feelings; personal learning preferences); Interpersonal (desire for warmth of human contact and interaction); Institutional (the importance of external endorsement of sessions); and Environmental (technology; perceived facilitators and barriers). CONCLUSION: These findings highlight the unprecedented situation that patients and CR programs are facing during the pandemic. Virtual patient education may be more accessible, convenient, and responsive to the complex needs of these CR participants.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».