Longer-Term Effects of Cardiac Telerehabilitation on Patients With Coronary Artery Disease: Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac telerehabilitation offers a flexible and accessible model for patients with coronary artery disease (CAD), effectively transforming the traditional cardiac rehabilitation (CR) approach. OBJECTIVE: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the long-term effectiveness of cardiac telerehabilitation. METHODS: We searched randomized controlled trials (RCTs) in 7 electronic databases: PubMed, Web of Science, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials, ClinicalTrials.gov, the China National Knowledge Infrastructure, and WANFANG. The primary outcome focused on cardiopulmonary fitness. For secondary outcomes, we examined cardiovascular risk factors (blood pressure, BMI, and serum lipids), psychological scales of depression and anxiety, quality of life (QoL), cardiac telerehabilitation adherence, and adverse events. RESULTS: In total, 10 RCTs fulfilled the predefined criteria, which were reviewed in our meta-analysis. The results showed that after cardiac telerehabilitation, there was a significant difference in the improvement in long-term peak oxygen uptake compared to center-based CR (mean difference [MD] 1.61, 95% CI 0.38-2.85, P=.01), particularly after 6-month rehabilitation training (MD 1.87, 95% CI 0.34-3.39, P=.02). The pooled effect size of the meta-analysis indicated that there were no significant differences in the reduction in cardiovascular risk factor control. There was also no practical demonstration of anxiety scores or depression scores. However, cardiac telerehabilitation demonstrated an improvement in the long-term QoL of patients (MD 0.92, 95% CI 0.06-1.78, P=.04). In addition, the study reported a high completion rate (80%) for cardiac telerehabilitation interventions. The incidence of adverse events was also low during long-term follow-up. CONCLUSIONS: Cardiac telerehabilitation proves to be more effective in improving cardiopulmonary fitness and QoL during the long-term follow-up for patients with CAD. Our study highlights monitoring-enabled and patient-centered telerehabilitation programs, which play a vital role in the recovery and development of CAD and in the long-term prognosis of patients.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».