Engaging women with lived experience in tailoring educational resources for cardiovascular rehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Women are consistently less likely than men to be referred to, enroll in, attend, or complete cardiac rehabilitation (CR) programs, despite having similar or greater need. This underrepresentation has been linked to multiple factors, including logistical barriers, psychosocial concerns, and educational resources that do not reflect women's specific preferences, learning styles, or lived experiences. This study aimed to engage women with lived experience (WwLE) in collaboratively refining CR educational materials and to identify modifications to improve content, format, and dissemination. METHODS: Guided by the International Association for Public Participation (IAP2) spectrum (ranging from informing to empowering stakeholders) and the Pride in Patient Engagement in Research (PiPER) toolkit (which outlines patient roles, support, and shared decision-making), 11 WwLE participated in five sequential workshops. Each workshop was structured to increase participant involvement in decision-making - moving from providing feedback (Inform/Consult) to co-design (Involve/Collaborate) and final prioritization (Empower). A trained WwLE facilitated the sessions. Engagement was assessed using PEIRS-22 scores, attendance, and satisfaction surveys. Suggested modifications were recorded and categorized. RESULTS: Engagement was high (mean PEIRS-22 score: 87.6 ± 12.8/100.0), with stable attendance during the first four workshops and peak involvement during "Consult." Participation declined in the final "Empower" session due to scheduling conflicts; however, PEIRS-22 scores remained high, indicating meaningful engagement. Five priorities emerged: improving accessibility; integrating storytelling; ensuring diverse representation; using multi-format delivery (text, audio, video); and expanding dissemination through community and digital channels. CONCLUSION: Engagement of WwLE in resource development enhances the relevance and usability of CR educational materials, which may help address women's lower participation rates. PRACTICE IMPLICATIONS: CR programs and policymakers should incorporate patient engagement frameworks to co-develop educational resources, ensure diversity in content, and tailor dissemination strategies. Implementing these approaches may improve women's uptake, adherence, and outcomes in CR.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».