Patients' Perceptions of Hybrid and Virtual-Only Care Models During the Cardiac Rehabilitation Patient Journey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic initially led to discontinuation of the "traditional" center-based cardiac rehabilitation (CR) model. Virtual models emerged as an opportunity to deliver care, with many programs continuing to offer these models. OBJECTIVE: The aim of this study was to explore patients' perceptions of virtual models of either hybrid (combining center-based and virtual) or virtual-only CR since the pandemic. METHODS: Men and women who chose to participate in hybrid or virtual CR models between January 2022 and January 2023 were invited to attend 1 of 8 focus group sessions. Focus groups were conducted online until thematic saturation was reached. Transcripts were analyzed using thematic analysis. RESULTS: Twenty-three patients (48% female; 83% attending hybrid CR) participated in the study. Analysis revealed 12 overarching themes associated with the CR patient journey: pre-CR, namely, (1) importance of endorsement from healthcare providers and (2) need for education/communication while waiting for program initiation; during CR, namely, (3) preference for class composition/structure, (4) need to enhance peer support in the virtual environment, (5) convenience and concerns with virtual sessions, (6) necessity of on-site sessions, (7) safety of the exercise prescription, (8) requirement/obligation for allied health offerings, (9) satisfaction with virtual education, and (10) use of technology to facilitate CR participation; and post-CR, namely, (11) acknowledgment of program completion and (12) need for support/education after program graduation. CONCLUSIONS: Patients require ongoing support from time of referral to beyond CR program completion. Physical, psychosocial, nutritional, and educational supports are needed. Perceptions expressed by patients related to the program model are modifiable, and strategies to address these perceptions should be explored.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».