Cost-effectiveness of digitally enabled cardiac rehabilitation: progress, promise, and persisting questions
Notice bibliographique
Résumé
This editorial refers to ‘Cost-effectiveness of a digitally enabled cardiac rehabilitation programme for patients with coronary heart disease’, by J. Braver et al. https://doi.org/10.1093/eurjpc/zwaf512. Cardiac rehabilitation (CR) improves clinical outcomes in patients with coronary heart disease, yet uptake remains persistently low despite decades of evidence.1 Barriers to CR are multifactorial, with frequently reported patient-related barriers including long distances to the CR centre, limited transport options, and scheduling difficulties.2 Digitally enabled cardiac rehabilitation (DeCR), delivered through telehealth consultations and mobile applications, has been shown to be non-inferior to traditional face-to-face CR and offers a potential solution to the persistent challenges of access and adherence.3 In this issue of the European Journal of Preventive Cardiology, Braver et al.4 present a cost-effectiveness analysis of a DeCR programme vs. usual care (face-to-face CR or no CR) in patients after hospitalization for coronary heart disease. The study relied on observational claims data rather than data from a randomized controlled trial, analysing national private insurance claims from 337 patients in Australia. Eighty-eight patients participated in DeCR, while propensity score matching was used to select 249 patients receiving usual care, of whom 85 attended face-to-face CR and 164 received no CR. The intervention consisted of an 8-week remote programme that combined weekly 30-min telehealth consultations with a mobile application designed to support risk-factor management, personalized education, reminders, and behavioural change.
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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 | 0,013 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,032 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
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 ».