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Enregistrement W7117104042 · doi:10.1016/j.cjco.2025.12.004

Strengthening Transitions in Care for Patients with ST-Elevation Myocardial Infarction: A Theory-Based Qualitative Study

2025· article· en· W7117104042 sur OpenAlexafffundabout
Jacob Crawshaw, Marija Corovic, Muhammad Ajlan, Karen Mosleh, Madhu Natarajan, Schwalm JD

Notice bibliographique

RevueCJC Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityHamilton Health SciencesOttawa Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésQualitative researchContext (archaeology)Openness to experienceHealth careRehabilitationContent analysisQualitative propertyPatient participationPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite strong evidence for secondary prevention after ST-elevation myocardial infarction (STEMI), adherence to pharmacotherapy and participation in cardiac rehabilitation remain suboptimal. Fragmented transitions from hospital to outpatient care contribute to early discontinuation, inadequate self-management support, and delayed functional and psychological recovery, particularly in regional systems without standardized follow-up care. This study examined barriers and enablers to post-STEMI transitions in care using a theory-informed qualitative approach. Methods: Semi-structured interviews were conducted with STEMI patients (n = 14), healthcare providers (n = 8), and system leaders (n = 4) within a regional cardiac network in Ontario, Canada. Interview guides were informed by the Theoretical Domains Framework (TDF) and the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR). Data were analyzed using directed content analysis. Results: Patients reported barriers including knowledge gaps about symptoms and treatment (TDF domain: knowledge), difficulty sustaining behavioural routines (TDF: behavioural regulation domain), and logistical challenges in accessing services (TDF: environmental context and resources domain). Providers and leaders emphasized poor communication across settings (CFIR: networks and communication construct), limited follow-up planning (CFIR: planning construct), and lack of sustainable funding models (CFIR: available resources construct). Enablers included strong social support (TDF: social influences domain), expanded roles for nurse practitioners and pharmacists (TDF: social/professional role and identity domain), and openness to virtual follow-up models (CFIR: adaptability construct). Suggested solutions include structured discharge education, interdisciplinary collaboration, standardized follow-up systems, and fostering a culture supportive of implementation. Conclusions: Applying behavioural and implementation frameworks identified multilevel barriers and enablers to post-STEMI follow-up. Actionable strategies, such as structured education, interdisciplinary care, and expanded nonphysician roles, could strengthen secondary prevention and improve 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,385 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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