MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7127615328 · doi:10.1093/eurheartj/ehaf784.3937

Disease management knowledge by cardiac rehabilitation use globally and its correlates

2025· article· en· W7127615328 sur OpenAlexaff
G Ghisi, S S Shaubnaum, M S Q Farias, P Chokalingam, N D Gaye, S L Grace

Notice bibliographique

RevueEuropean Heart Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Health and Mental Health
Établissements canadiensYork UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRehabilitationObservational studyDisease managementDiseaseMEDLINEProspective cohort studyHeart diseaseKnowledge level

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background/Introduction Cardiovascular diseases (CVD) remain a leading cause of morbidity and mortality worldwide, with an increasing prevalence in low- and middle-income countries (LMICs). Cardiac rehab (CR) fosters disease management knowledge critical for empowering patients to achieve sustained secondary prevention. Purpose To investigate: (1) CVD management knowledge following CR, including variations by region, country income classification, and patient sociodemographic and clinical characteristics; (2) the association of post-CR knowledge with the number of CR sessions completed and setting of CR delivery; and (3) whether domain-specific knowledge post-CR is associated with corresponding health behaviors. Methods Secondary analysis of ICCPR’s International Cardiac Rehabilitation Registry (ICRR) data (to May 2024) was conducted for this prospective observational study. Eligible patients included those receiving phase II outpatient CR, with pre-program assessment completed at least 6 months prior. Knowledge was assessed via patient report at follow-up/post-program in 9 domains (y/n), as well as heart-health behaviors and work status. Programs reported CR use, functional capacity, and CV risk factors. Results 4,309 patients (mean age 60.2±32.2, 79% male) were included, from >20 programs, with 3,729 (86.5%) patients having any follow-up data (n=2,342 completed CR). Overall knowledge was high (90.0%), and greatest with regard to return to life roles, cardiac medications, and knowing care plan sent to primary (Figure 1). Overall knowledge varied significantly by country income classification (p<0.001), with lower knowledge levels observed in lower-middle-income countries. It also varied by region (p<0.001) with the highest overall knowledge scores observed in the Western Pacific, particularly in return to life roles, as well as lipid and blood pressure control, while the lowest scores were found in the African region, notably in lipid control, nutrition, and chest pain response (Figure 1). Male sex and higher educational attainment were associated with greater overall knowledge (both p<0.05). CR completion and greater sessions attended correlated with higher knowledge (p<0.01), particularly with hybrid delivery (p<0.001). Knowledge in specific domains correlated with applicable health behaviors: nutrition knowledge was associated with greater fruit and vegetable intake (p<0.01), medication knowledge with adherence (p<0.05), and exercise knowledge with physical activity (p<0.01). Conclusion(s) CR participants in diverse settings globally have high disease management knowledge, with variations based on regional, economic, and patient-level factors. Greater CR exposure was associated with higher knowledge acquisition, particularly in in-person models. Knowledge was associated with corresponding heart-health behaviors, which can support optimal patient outcomes.Figure 1

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)0,004
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Heart Journal→Même sujetCardiac Health and Mental Health→Travaux en français237 207→