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Enregistrement W4412040558 · doi:10.4103/jsip.jsip_2025_vol_abstract_s2

Abstract No: 220 Assessing Information Needs in Cardiac Patients from A Tertiary Care Hospital

2025· article· en· W4412040558 sur OpenAlexaff
Mariya Jiandani, Sherry L. Grace, Charan Lanjewar, Anuprita Thakur, Gabriela Lima de Melo Ghisi

Notice bibliographique

RevueJournal of Society of Indian Physiotherapists · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNursing Diagnosis and Documentation
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTertiary careMedicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Patient education is a core component of phase 2 cardiac rehabilitation. It is important to educate patients with the information that they need for safety and secondary prevention. Understanding what patients need and providing specific information may promote better adherence and hence outcomes. Participants: Adult Cardiac patients admitted to the ward and awaiting intervention or those discharged, or relatives of the cardiac patients who were willing to fill out the online Information Needs survey were approached in the period from 22 June 2022 to 10 November 2023. Methods: The Information Needs in Cardiac Rehabilitation (INCR) scale comprises 55 items, assessing needs in 10 areas. Items are each scored on a 5-point Likert scale, with higher scores indicating greater need;. In this cross-sectional sub-study of a larger global ICCPR initiative, the online survey which was prefaced by sociodemographic items was administered by physiotherapists. Analysis: Descriptive statistics. Results: 84 males and 33 females participated in the survey. The mean age of the participants was 50.22 years. Of the 117 participants, 64.66% had started cardiac rehab, and 31.62% were on disability (sick leave) or modified duties at work. The greatest information needs in the cohort were reported as: What medications do I need for my heart? (4.43); How will exercise help my heart condition? (4.40); What happens when someone has a heart attack or other heart event? (4.40); When should I see the doctor or go to the emergency room? (4.39); and What should I do if I feel angina or chest pain? (4.38). Conclusion: Information regarding medications, emergency care, and safety actions in response to chest pain were the most important needs in this population. Implications: Physiotherapists should fulfill these information needs using best practices and evidence-based lay materials.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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