Risk for Re-Enrollment to Cardiac Rehabilitation: A Retrospective Study of Ontario-Based Cardiac Rehabilitation Programs
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac rehabilitation (CR) reduces recurrent cardiac events, and cardiovascular disease-related mortality, and increases overall quality of life among individuals with heart disease. Some participants have recurrent cardiac events and require re-referral to CR; however, it is not known whether the risk for recurrent events can be predicted and possibly mitigated. Thus, the purpose of this study was to describe CR re-referral and subsequent re-enrollment rates and understand the impact of risk factors on the risk of re-enrollment. In this study, data from individuals who were referred to CR (n = 1602) in 2008 and individuals who enrolled (n = 930) at two Southwestern Ontario CR programs over a five-year period were used. CR re-referral was defined as a second event within five years of initial discharge in 2008 that may or may not have resulted in re-enrollment, whereas re-enrollment was defined as a second admission to CR. Time to re-referral and re-enrollment by hospital site was described using the Kaplan Meier method and log-rank test. Of the 930 participants who enrolled (58% of individuals referred to CR), 27 (2.9%) participated in CR a second time. The time of re-enrollment was not influenced significantly by program site (Mean (M)=4.89 years, 95% CI 4.84 - 4.95, p =.75 and M=4.92 years, 95% CI 4.87 - 4.97). Findings suggest that individuals who participate in CR the first time have a low rate of re-enrollment and that Ontario CR programs have a consistent model of care.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».