Availability and Delivery of Cardiac Rehabilitation in South-East Asia
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aims of this study were to establish cardiac rehabilitation (CR) availability and density, as well as the nature of programs in South-East Asian Region (SEAR) countries, and to compare this with other regions globally. Methods: In 2016/2017, the International Council of Cardiovascular Prevention and Rehabilitation engaged cardiac associations to facilitate program identification globally. An online survey was administered to identify programs using REDCap, assessing capacity and characteristics. CR density was computed using Global Burden of Disease study annual ischemic heart disease (IHD) incidence estimates. The program audit was updated in 2020. Results: CR was available in 6/11 (54.5%) SEAR countries. Data were collected in 5 countries (83.3% country response); 32/69 (68.1% response rate from 2016/2017) programs completed the survey. These data were compared to 1082 (32.1%) programs in 93/111 (83.3%) countries with CR. Across SEAR countries, there was only one CR spot per 283 IHD patients (vs. 12 globally), with an unmet regional need of 4,258,968 spots annually. Most programs were in tertiary care centers (n = 25, 78.1%; vs. 46.1% globally, P < 0.001). Most were funded privately (n = 17, 56.7%; vs. 17.9%, P < 0.001), and 22 (73.3%) patients were paying out of pocket (vs. 36.2% globally; P < 0.001). The mean number of staff on the multidisciplinary teams was 5.5 ± 3.0 (vs. 5.9 ± 2.8 globally P = 0.268), offering 8.6 ± 1.7/11 core components (consistent with other countries) over 16.8 ± 12.6 h (vs. 36.2 ± 53.3 globally, P = 0.01). Conclusion: Funded CR capacity must be augmented in SEAR. Where available, services were consistent with guidelines, and other regions of the globe, despite programs being shorter than other regions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».