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Enregistrement W4392186220 · doi:10.1093/eurjpc/zwag249.217

Co-designing a cardiac rehabilitation program with knowledge users for patients with cardiovascular disease from a remote area

2024· preprint· en· W4392186220 sur OpenAlexaff
Jessica Bernier, Mylaine Breton, Marie-Ève Poitras

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationDiseaseMedicinePhysical medicine and rehabilitationComputer sciencePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> <bold>Background: </bold>Cardiovascular disease is the leading cause of death worldwide. Cardiac rehabilitation (CR) programs are recognized as effective in reducing the burden of cardiovascular disease. However, cardiac rehabilitation programs are offered inequitably across regions, and are available in less than 15% of remote areas worldwide. The main goal of this study was to design a CR program adapted to the contexts of remote areas, in order to improve the service offer for patients. <bold>Methods: </bold>We used an iterative user-centered design approach to understand the user context and services offered in cardiac rehabilitation in remote areas. We conducted two co-design processes in two remote regions with knowledge users. Two advisory committees were created in each of these regions, comprising managers (n = 6), healthcare professionals (n = 12) and patients (n = 2). We used the guidelines of an operational model specific to cardiac rehabilitation to conceptualize data collection for the development of the cardiac rehabilitation program. We conducted four cycles of co-design with each of the committees to develop the cardiac rehabilitation program. Qualitative data were analyzed iteratively after each cycle. <bold>Results: </bold>The co-design process led to the development of a prototype cardiac rehabilitation program that is similar in both regions, based on a six-phase care and service trajectory contextualized to remote regions. Participants made structural changes to phases 0, 2, 3 and 4 in order to overcome staffing shortages in remote areas. These changes make it possible to decentralize cardiac rehabilitation expertise away from specialized centers, to ensure equity of service across the territory. Therapeutic patient education was integrated into phase 4 to meet patients' needs. Participants suggested that three follow-up offerings could come from nursing services to increase access to the cardiac rehabilitation program (primary care, home care, special chronic disease programs) in patients' home communities. <bold>Conclusion: </bold>The co-design process enables us to meet the needs of remote regions in program development. This final program can be the subject of future implementation research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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