Feasibility of a Virtual Educational Programme for Behaviour Change in Cardiac Patients from a Low-Resource Setting
Notice bibliographique
Résumé
Patient education is an integral part of recovery from a critical cardiac life event and a core component of cardiac rehabilitation (CR) programmes. This study addressed the feasibility of a virtual educational programme for behaviour change in CR patients from a low-resource setting in Brazil. Cardiac patients from a CR programme closed due to the pandemic received a 12-week virtual educational intervention (WhatsApp messages and bi-weekly calls from healthcare providers). Acceptability, demand, implementation, practicality, and limited efficacy were tested. Overall, 34 patients and 8 healthcare providers agreed to participate. The intervention was considered practical and acceptable by the participants, who reported a satisfaction median of 9.0 (7.4-10.0)/10 (patients) and 9.8 (9.6-10.0)/10 (providers). The main difficulties in carrying out the intervention activities were related to technology, motivation to self-learning, and a lack of in-person orientation. All the patients reported that the information included in the intervention was aligned with their information needs. The intervention was associated with changes in exercise self-efficacy, sleep quality, depressive symptoms, and performance of high-intensity physical activity. In conclusion, the intervention was considered feasible to educate cardiac patients from a low-resource setting. It should be replicated and expanded to support patients that face barriers to onsite CR participation. Challenges related to technology and self-learning should be addressed.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».