A cross-sectional study of cardiac rehabilitation enrollment barriers in patients at risk for suboptimal outcomes from acute coronary syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Cardiac rehabilitation (CR) is an effective treatment to reduce the burden of cardiovascular disease (CVD) but is underutilized. This study characterized CR enrollment barriers and perceived physician endorsement of CR in patient subgroups at increased risk of poor outcomes.Materials and Methods: The association between sociodemographic and clinical characteristics and Cardiac Rehabilitation Barriers Scale (CRBS) item and subscale scores were examined using secondary data analysis of patients with acute coronary syndrome referred to, but not yet enrolled in, a 12-week CR program. Participants rated perceived strength of recommendation to attend CR on 1–5 scale.Results: The three most endorsed CRBS items were inclement weather, travel, and work responsibilities. Additional barriers (e.g. time constraints, already exercising, family responsibilities) emerged in certain patient subgroups. Perceived strength of physician endorsement was high in the overall sample. After statistical adjustment for confounds, depressed mood was positively associated with logistical (b = 0.05, p = 0.002), and comorbidity-related barriers (b = 0.02, p < 0.001). Female sex (b = 0.62, p = 0.004), higher body mass index (b = 0.05, p = 0.009), and diabetes (b = 1.08, p < 0.001), were associated with logistical barriers.Conclusions: Patients require individualized support to address CR enrollment barriers. Given their crucial role in supporting patients to access CR, nurses are well-positioned to identify and address CR barriers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».