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Enregistrement W4416770248 · doi:10.3389/fresc.2025.1674381

Characterizing adult rehabilitation programs for solid organ transplant candidates and recipients across Canada

2025· article· en· W4416770248 sur OpenAlexafffundabout
Sahar Sohrabipour, Nicholas Bourgeois, Sunita Mathur, Tania Janaudis‐Ferreira, Sherrie Logan, Lisa Wickerson, Dmitry Rozenberg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Rehabilitation Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensWest Park Healthcare CentreTranslational Research in OncologyMcGill University Health CentreQueen's UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversité de MontréalUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoNational Sanitarium Association
Mots-clésRehabilitationLeverage (statistics)MEDLINEOrgan transplantationWork (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Rehabilitation is integral for solid organ transplant (SOT) candidates and recipients, and aims to build physical capacity for surgery, facilitate post-operative recovery, and mitigate long-term complications. Prior to the COVID-19 era, in-person programs were the primary delivery model in Canadian SOT rehabilitation programs, but there are several knowledge gaps with the current delivery models. The aims of this study were to: 1) assess the characteristics and current practices of SOT rehabilitation programs in Canada, and 2) identify key facilitators and barriers to providing rehabilitation for the SOT population. Methods: An electronic survey was administered to 17 adult Canadian SOT rehabilitation programs utilizing REDCap in April 2024. The survey examined types of exercise training and supervision practices, clinical outcome measures, delivery models, safety considerations, facilitators, and barriers. Survey measures were summarized using descriptive statistics. Results: The response rate was 59% (10/17). Post COVID-19, there has been a shift in program delivery, with majority (60%) of SOT rehabilitation programs now using a hybrid approach comprised of both in-person and virtual components. There is heterogeneity among programs with respect to clinical assessments, safety measures, and virtual rehabilitation platforms. The most common barriers were limitations in funding and healthcare personnel. Conclusion: This study provides a better understanding of the current landscape and variability of SOT rehabilitation programs. Most programs have transitioned to hybrid models post-COVID-19, which may facilitate greater access. Future research can leverage findings from this survey to optimize SOT rehabilitation programs and improve clinical outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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