Barriers and Facilitators to Cardiovascular Rehabilitation Programmes for People with Lower Limb Amputation: A Survey of Clinical Practice in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study determines barriers and facilitators to including people with lower limb amputation (LLA) in cardiovascular rehabilitation programmes (CRPs). Method: Canadian CRP managers and exercise therapists were invited to complete a questionnaire. Results: There were 87 respondents. Of the 32 CRP managers, 65.6% reported that people with LLA were eligible for referral, but of these, 61.9% only accepted people with LLA and cardiac disease, and 38.1% only accepted them with ≥ 1 cardiovascular risk factor. CRP eligibility progressively decreased as mobility severity increased, with 94% of programmes accepting those with mild mobility deficits but only 48% accepting those with severe deficits. Among therapists in CRPs that accepted LLAs, 54.3% reported not having an LLA participant within the past three years. Among all responding therapists and managers who were also therapists ( n = 58), 43% lacked confidence in managing safety concerns, and 45%, 16%, and 7% lacked confidence in prescribing aerobic exercise to LLA with severe, moderate, and no mobility deficits respectively. There was a similar finding with prescribing resistance training. LLA-specific education had not been provided to any respondent within the past three years. The top barriers were lack of referrals (52.6%; 30) and lack of knowledge of the contraindications to exercise specific for LLA (43.1%; 31). Facilitators included the provision of a resistance-training tool kit (63.4%; 45), education on exercise safety (63.4%; 45), and indications for physician intervention/inspection (63.6%; 42). Conclusion: Most of the CRPs surveyed only accept people with LLA if they have co-existing cardiac disease or cardiovascular risk factors. Few people with LLA participate. Education on CRP delivery for LLAs is needed to improve therapists’ confidence and exercise safety.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».