Exploring Barriers to Patients’ Progression in the Cardiac Rehabilitation Journey From Health Care Providers’ Perspectives: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular diseases are one of the leading causes of mortality globally. Cardiac rehabilitation (CR) programs are crucial for patients recovering from cardiac events, as they help reduce the risk of recurrent events and support patient recovery. The patient's journey in CR spans the stages before, during, and after the program. Patients have to progress through each stage of CR programs successfully to complete the entire CR journey and get the full benefits of CR programs, but numerous barriers within this journey can hinder patient progression. OBJECTIVE: This study aims to explore the barriers to progression at all stages of the CR patient journey from the perspectives of health care providers involved in CR care. METHODS: This qualitative study involved semistructured interviews with health care providers involved in CR care from July 2023 to January 2024. A purposive maximal variation sampling method was used to target providers with diverse demographics and specialties. Snowball sampling was used to recruit participants, leveraging the existing networks of participants. Each interview lasted between 30 and 45 minutes. Interviews were recorded, transcribed verbatim, and analyzed using an inductive thematic analysis approach. Data analysis was conducted from August 2023 to February 2024. RESULTS: Ten health care providers, comprising 7 females and 3 males, were interviewed. Their roles included physician, program director, nurse manager, clinical manager, nurse coordinator, nurse, physiotherapist, and kinesiologist. The analysis identified four overarching themes related to barriers to progression in the CR journey: (1) patients not being referred to CR programs, (2) patients not enrolling in CR programs, (3) patients dropping out of CR programs, and (4) patients' lack of adherence to lifestyle changes post-CR programs. CONCLUSIONS: In light of the growing interest in technological interventions in CR programs, we proposed 4 potential technological solutions to address the barriers to progression identified in our analysis. These solutions aim to provide a foundation for future research to guide the development of effective technologies and enhance patient progression within the CR journey.
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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 | 0,017 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».