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Enregistrement W4410603482 · doi:10.1097/01.hjh.0001117272.63676.62

COMPARING THE WILLINGNESS, BARRIERS, AND KNOWLEDGE OF CARDIAC REHABILITATION BETWEEN ELDERLY AND NON-ELDERLY CARDIOVASCULAR PATIENTS IN AREAS WITH LIMITED RESOURCES

2025· article· en· W4410603482 sur OpenAlexaboutno aff
Xuechen Hu, Yan Weng, Zhehao Zhang, Zhan Gao, Jiabin Zang

Notice bibliographique

RevueJournal of Hypertension · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationGerontologyIntensive care medicineCanadian Cardiovascular SocietyPhysical therapyCardiologyMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: This study aimed to investigate the differences in CR willingness, participation barriers, and CR knowledge between elderly and non-elderly cardiovascular patients in areas with limited resources. Design and method: A cross-sectional study was conducted among hospitalized cardiovascular patients in the cardiology department of a comprehensive hospital in Shanghai, China. A total of 414 valid questionnaires were collected. The survey included demographic and clinical information, CR willingness, the Chinese/Mandarin Cardiac Rehabilitation Barriers Scale (CRBS-C/M) to assess CR barriers, and the Coronary Artery Disease Education Questionnaire Short Version (CADE-Q SV) to evaluate CR knowledge. Data analysis included descriptive statistics, chi-square tests, t-tests, and binary logistic regression to identify differences between elderly and non-elderly patients and determine factors influencing CR willingness. Results: 43.2% of patients expressed willingness to participate in CR if recommended by a doctor. Elderly patients experienced fewer time conflicts but faced greater barriers related to program and health system factors, as well as comorbidities/functional status. No significant differences were found between elderly and non-elderly patients regarding CR willingness and CR knowledge. Factors influencing CR willingness included perceived CR need obstacles (OR = 0.740, p < 0.001, 95% CI = 0.648–0.846), family history of cardiovascular disease (yes vs. no: OR = 2.683, p < 0.001, 95% CI = 1.535–4.690), time conflict (OR = 0.897, p = 0.017, 95% CI = 0.820–0.981), and comorbidities/functional status barriers (OR = 0.902, p = 0.025, 95% CI = 0.824–0.987). Conclusions: Elderly patients have similar CR willingness and knowledge as non-elderly patients, but face greater barriers in program and health system factors as well as comorbidities/functional status. This study highlights the necessity of implementing targeted interventions and public health strategies for elderly cardiovascular disease patients, particularly in resource-limited areas, to improve awareness and accessibility of CR, which is crucial for better cardiovascular outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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