Co-designing a cardiac rehabilitation program with knowledge users for patients with cardiovascular disease from a remote area
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background 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. Methods 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. Results 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. Conclusion 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.
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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 | 0,030 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».