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Enregistrement W4411145069 · doi:10.3928/24748307-20241127-02

Exploring Cardiac Rehabilitation Barriers Across Health Literacy Levels

2025· article· en· W4411145069 sur OpenAlexaff
Ana Paula Delgado Bomtempo Batalha, Gabriela Lima de Melo Ghisi

Notice bibliographique

RevueHLRP Health Literacy Research and Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésHealth literacyLiteracyRehabilitationIntervention (counseling)PsychologyCardiovascular healthScale (ratio)PreferenceDescriptive statisticsMedicineGerontologyMedical educationFamily medicineNursingHealth carePhysical therapyDiseasePolitical sciencePedagogyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to explore the barriers to cardiac rehabilitation (CR) participation across individuals with different levels of health literacy. A cross-sectional study was conducted among individuals referred to a CR program. Participants completed online surveys assessing CR barriers using the Cardiac Rehabilitation Barriers Scale and health literacy using the Brief Health Literacy Screening Tool. Descriptive statistics and comparisons were performed. Among 881 individuals invited, 400 responded, with varying levels of health literacy: 22(6%) limited, 305(76%) marginal, and 72(18%) adequate. The greatest barriers included family responsibilities, lack of energy, and a preference for managing health alone. However, distinct patterns emerged based on health literacy levels, with individuals citing different barriers. Although no significant differences were observed in CR barriers based on health literacy, understanding individual-specific challenges is crucial for intervention development. Addressing common barriers such as family responsibilities and logistical challenges could enhance CR engagement and adherence. [ HLRP: Health Literacy Research and Practice . 2025;9(2):e72–e77. ]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,841
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0010,015
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,365
Tête enseignante GPT0,639
Écart entre enseignants0,274 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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