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Enregistrement W4408827237 · doi:10.1186/s12872-025-04665-0

JUMPSTART: evaluation of an early mobilization program following transcatheter aortic valve replacement

2025· article· en· W4408827237 sur OpenAlexaffabout
Marija Corovic, Karen Mosleh, Olivia Puglisi, M E Cameron, Jacob Crawshaw, Rima Styra, Patrick Magloire, Jon-David Schwalm, James L. Velianou, Tej Sheth, Madhu K. Natarajan

Notice bibliographique

RevueBMC Cardiovascular Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOttawa HospitalHamilton Health SciencesMcMaster University
Organismes subventionnairesEdwards Lifesciences
Mots-clésAngiologyMedicineCardiac surgeryVascular surgeryCardiothoracic surgeryMobilizationCardiologyInternal medicineValve replacementAortic valve replacementAortic valveSurgeryStenosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with aortic stenosis undergoing a transcatheter aortic valve replacement (TAVR) are typically discharged from hospital the next day, leaving little time to support their mobilization needs. Therefore, to improve the early mobilization of post-TAVR patients, we investigated the adoption and acceptability of a self-directed, tailored and home-based exercise program (JUMPSTART), which consists of four exercise modules, available in virtual and paper formats. METHODS: This prospective, observational, non-randomized and comparative study was conducted at one regional cardiac centre in Ontario, Canada. The development of the JUMPSTART program was informed by the Knowledge-to-Action Cycle and the choice of study outcomes were guided by the RE-AIM Framework. Program adoption and acceptability were captured through two follow-up surveys, 14-days and three-months post-TAVR; survey questions were informed by the Consolidated Framework for Implementation Research. The target program adoption rate was 70% by three-months post-TAVR. Impact of program participation on quality-of-life scores, and study participants' cardiac rehabilitation attendance, were also assessed. RESULTS: There were 144 study participants. Survey response rates were 86% at 14-days post-TAVR, and 78% at three-months post-TAVR. The program adoption rate was 75% while the cardiac rehabilitation attendance rate was 30%. Approximately 70% of participants preferred the paper-based program format. The technological requirement was the most common barrier to engaging with virtual formats. Most (70%) rated the exercises as being the right level of difficulty. There were no reports of major health or safety concerns while exercising. Quality-of-life scores significantly increased from baseline to three-months post-TAVR; however, this could not be attributed to frequency of program participation. Furthermore, 73% of program participants felt that their recovery was improved because of their participation in the program, and 96% reported that they would recommend it to others. The study team regularly reviewed preliminary findings and took action to improve the program and the implementation process. CONCLUSIONS: Participants were satisfied with the JUMPSTART program, which will continue to be offered to post-TAVR patients. Despite the increasing use of virtual technologies, most of this patient population prefers paper-based resources. Future planning will involve developing additional modules and exploring ways to increase program adoption, as well as cardiac rehabilitation attendance. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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