Quality Management in Virtual Cardiac Rehabilitation: Global Frameworks and Key Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac rehabilitation (CR) is a comprehensive, multidisciplinary program essential for the secondary prevention of cardiovascular disease. Despite its clinical benefits, participation in CR remains suboptimal due to barriers such as limited accessibility, time constraints, socioeconomic challenges, and structural inequities. In response, virtual and remote CR models have gained attention, accelerated by the advancement of digital health technologies and the COVID-19 pandemic. To ensure the effectiveness and safety of these alternative models, robust quality standards and indicators are crucial. This review examines national CR quality management frameworks in the UK, USA, Australia, and Canada. These countries have developed standardized core components and multidimensional quality indicators at the system, program, and patient levels. Based on these, the review explores how existing quality frameworks can be adapted to virtual CR models, where additional considerations such as patient eligibility, digital platform certification, real-time monitoring, data privacy, and interoperability are needed. In addition, other factors for successful implementation of virtual CR include personalized care, user-friendly technology, Artificial intelligence (AI)-driven data management, and supportive health policies including reimbursement systems. Establishing a standardized quality framework tailored to digital settings will be critical to ensure equitable access, clinical effectiveness, and sustainable delivery of virtual CR services.
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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 | 0,053 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,017 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».