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Enregistrement W4362692450 · doi:10.1080/14779072.2023.2199154

First report of the International Council of Cardiovascular Prevention and Rehabilitation’s Registry (ICRR)

2023· article· en· W4362692450 sur OpenAlexaffabout
Karam Turk-Adawi, Gabriela L. M. Ghisi, Ciauna Tran, Martin Heine, Fabbiha Raidah, A. Contractor, Sherry L. Grace

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Cardiovascular Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Rehabilitation InstituteYork University
Organismes subventionnairesQatar University
Mots-clésMedicineCertificationRehabilitationFamily medicineCanadian Cardiovascular SocietyPhysical therapyMedical emergencyMyocardial infarctionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Cardiac rehabilitation – programs comprehensively delivering outpatient secondary prevention – is under-available and under-studied in the resource-poor settings where it is needed most. This report summarizes the governance, participating sites, patient characteristics and outcomes, as well as knowledge translation activities during first year of operation of ICCPR’s registry, namely the International Cardiac Rehab Registry.Methods A pilot study was undertaken with five centers, demonstrating feasibility, satisfaction with the on-boarding processes, as well as data quality.Results Fourteen centers have been engaged from all regions but Europe; Data have been entered on >1000 patients (18.1% female; mean age = 57.6), of whom 62.4% completed their programs and 19.9% dropped out for work or clinical reasons. Post-program, completers had significantly better work status, functional capacity, medication adherence, physical activity levels, diet, as well as lower tobacco use than non-completers (all p < 0.05). A site Certification program was developed and piloted, with five centers now recognized for their quality, given they met over 70% of the 13 internationally agreed standards based on Registry data and a virtual site assessment.Conclusion Annual assessments have started. Quality improvement activities will soon be underway. We continue to invite new programs, supporting development in resource-poor settings to the benefit of patients served.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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