Distinguishing Hybrid Cardiac Rehabilitation Models and Comparing Their Effectiveness: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Unlike center-based cardiac rehabilitation (CBCR), hybrid cardiac rehabilitation (HCR) combines both center-based and home-based training sessions. However, there are various types of HCR, and it remains unclear which type is most effective. This study aimed to classify HCR models and compare their effectiveness relative to CBCR. REVIEW METHODS: We extracted original studies on HCR effectiveness from 3 databases: Medline, CINAHL, and SPORTDiscus. Inclusion criteria required that the HCR model incorporate a mix of exercise sessions in both a center setting and at home and at least 1 additional core component of cardiac rehabilitation (i.e., education, multidisciplinary care, psychosocial support, or medical risk management). Data on functional capacity, health-related quality of life (HRQoL), level of physical activity (PA), anxiety, depression, adherence, satisfaction, and long-term effects were extracted. SUMMARY: Twenty-six studies were identified, and HCR were classified into 3 types: (1) sequential programs (initial CBCR followed by home-based cardiac rehabilitation only); (2) progressive programs (gradual shift from center-based to home-based); (3) simultaneous programs (CBCR with concurrent home-based sessions). All 3 HCR models achieved results comparable to those of CBCR in terms of functional capacity, HRQoL, anxiety, and depression. Participants reported high levels of adherence and satisfaction with HCR programs. However, the effectiveness of HCR programs on PA levels and long-term effects remains inconclusive. The three HCR models provide similar outcomes to CBCR and thus appear to be promising alternatives to CBCR.
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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 | 0,015 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».