Main Mechanisms of Remote Monitoring Programs for Cardiac Rehabilitation and Secondary Prevention
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this report was to identify the main mechanisms of home-based remote monitoring programs for cardiac rehabilitation (RM CR) and examine how these mechanisms vary by context. METHODS: This was a systematic review using realist synthesis. To be included, articles had to be published in English between 2010 and November 2020 and contain specific data related to mechanisms of effect of programs. MEDLINE All (1946-) via Ovid, Embase (1974-) via Ovid, APA PsycINFO (1806-), CINAHL via EBSCO, Scopus databases, and gray literature were searched. RESULTS: From 13 747 citations, 91 focused on cardiac conditions, with 23 reports including patients in CR. Effective RM CR programs more successfully adapted to different patient home settings and broader lives, incorporated individualized patient health data, and had content designed specifically for patients in cardiac rehabilitation. Relatively minor but common technical issues could significantly reduce perceived benefits. Patients and families were highly receptive to the programs and viewed themselves as fortunate to receive such services. The RM CR programs could be improved via incorporating more connectivity to other patients. No clear negative effects on perceived utility or outcomes occurred by patient age, ethnicity, or sex. Overall, the programs were seen to best suit highly motivated patients and consolidated rather than harmed existing relationships with health care professionals and teams. CONCLUSIONS: Remote monitoring CR programs are perceived by patients to be beneficial and attractive. Future RM CR programs should consider adaptability to different home settings, incorporate individualized health data, and contain content specific to patient needs.
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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 | 0,022 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».