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Enregistrement W4412788456 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf408

Standards for cardiac telerehabilitation

2025· article· en· W4412788456 sur OpenAlexaff
Martijn Scherrenberg, Maarten Falter, Ana Abreu, Suleman Aktaa, Ștefan Busnatu, Rubén Casado-Arroyo, Paul Dendale, Polychronis Dilaveris, Elena Marqués‐Sulé, Daniel Neunhäeuserer, Roberto F.E. Pedretti, Francesco Perone, Annett Salzwedel, Matthias Wilhelm, Maria Bäck

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelerehabilitationMedicineRehabilitationAccreditationMultidisciplinary approachTelemedicinePhysical therapyIntensive care medicinePhysical medicine and rehabilitationHealth careMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participation in comprehensive, multidisciplinary cardiac rehabilitation programmes as part of secondary prevention is recommended for patients with cardiovascular disease. However, recent data reveal that participation in cardiac rehabilitation is only around 30%-40% of eligible patients in Europe. Key barriers are practical barriers such as limitations in transport or scheduling issues. In recent years, home-based cardiac rehabilitation, delivered by telerehabilitation, has been suggested as an alternative or adjunct to centre-based cardiac rehabilitation to increase access, adherence, and participation rates. Multiple trials have demonstrated the effectiveness and cost-effectiveness of cardiac telerehabilitation. Recently, the European Association of Preventive Cardiology (EAPC) of the European Society of Cardiology (ESC) has defined the presence of a cardiac telerehabilitation programme as one of the quality indicators for centres requesting accreditation. This document aims to provide a clear description of cardiac telerehabilitation and to provide minimal standards and core components to ensure the high quality of cardiac telerehabilitation in Europe.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,376 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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