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Enregistrement W4310796488 · doi:10.1016/j.cjco.2022.11.022

Comparing the Effectiveness of 2 Cardiac Rehabilitation Exercise Therapy Programs

2022· article· en· W4310796488 sur OpenAlexaffabout
Tiffany Yuen, David M. Buijs, Yongzhe Hong, Andrea Van Damme, T Meyer, Jeevan Nagendran, Gábor Gyenes

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensInstitute of Health EconomicsUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationMedicinePhysical therapyCardiovascular healthDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular diseases are among the leading causes of morbidity and mortality in Canada, highlighting the critical role of disease prevention and risk reduction programs. Cardiac rehabilitation (CR) is a key component of comprehensive cardiovascular care. Currently, more than 200 CR programs are established across the country, varying in duration, number of in-person supervised exercise sessions, and recommendations for exercise frequency at-home. In an increasingly cost-conscious healthcare environment, the effectiveness of healthcare services must be consistently reevaluated. This study evaluates the impact of 2 CR programs implemented by the Northern Alberta Cardiac Rehabilitation Program, by comparing peak metabolic equivalents achieved by study participants in each program. We hypothesize that our "hybrid" CR program, which is structured as an 8-week program with weekly in-person exercise sessions and a prescribed home exercise program, has patient outcomes similar to those of our "traditional" CR program, which required biweekly in-person exercise sessions over the course of 5 weeks. The results of this study may have implications for evaluating how to minimize barriers to both rehabilitation participation and long-term effectiveness of CR programs. The results may help inform the structuring and funding of future rehabilitation programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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