Physical Activity Level and Perspectives of Participants Transitioning from Onsite to Virtual Cardiac Rehabilitation during the Early COVID-19 Pandemic: A Mixed-Method Study
Notice bibliographique
Résumé
This mixed-method study aimed to compare physical activity (PA) patterns of a cross-over cardiac rehabilitation (CR) cohort with a center-based CR cohort and to explore barriers and facilitators of participants transitioning and engaging in virtual CR. It included the retrospective self-reported PA of a cross-over CR cohort (n = 75) and a matched center-based CR cohort (n = 75). Some of the participants included in the cross-over cohort (n = 12) attended semi-structured focus group sessions and results were interpreted in the context of the PRECEDE-PROCEED model. Differences between groups were not observed (p > 0.05). The center-based CR cohort increased exercise frequency (p = 0.002), duration (p = 0.007), and MET/minutes (p = 0.007) over time. The cross-over cohort increased exercise duration (p = 0.04) with no significant change in any other parameters. Analysis from focus groups revealed six overarching themes classified under predisposing factors (knowledge), enabling factors (external support, COVID-19 restrictions, mental health, personal reasons/preferences), and reinforcing factors (recommendations). These findings suggest an improvement of the PA levels of center-based CR cohort participants pre-pandemic and mitigated improvement in those who transitioned to a virtual CR early in the pandemic. Improving patients’ exercise-related knowledge, provider endorsements, and the implementation of group videoconferencing sessions could help overcome barriers to participation in virtual CR.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».