Patient’s perspectives on a virtual physical prehabilitation program in lung transplant candidates: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: A recent consensus statement recommends that a prehabilitation program be offered to solid organ transplant candidates. However, the optimal mode of delivery and the components are currently unknown. A recent study conducted at our center has shown that a virtual physical prehabilitation program can help lung transplant candidates improve or maintain their physical function while waiting for transplantation. Objective: To explore the views and perceptions of lung transplant candidates who participated in the prehabilitation program. Methods: We conducted 17 semi-structured individual interviews. They were recorded, and transcripts were generated using an online transcription tool and revised by a researcher who listened to all the interviews. The data were analyzed using the deductive thematic analysis method. Results: Five main themes emerged from the interviews: 1) Benefits: physical benefits of the program in preparing adequately for the transplant. 2) Program structure and design: The exercise program was complete and adapted, but participants would have liked to have live supervision for a longer period. 3) Safety and barriers: participants felt safe performing the exercises at home, even with their very advanced disease, and no major barriers were mentioned. 4) Support and external influences: support of their family and the therapist. 5) Development of skills and knowledge: they were able to develop skills and knowledge about exercises. Conclusion: Lung transplant candidates who participated in the virtual prehabilitation exercise program experienced benefits without encountering major barriers and felt supported throughout the program.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».