Does Familiarity with Technology Predict Successful Use of an External Loop Recorder? The Loop Recorder Technology Cognition Study (LOCO)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnosis of presyncope, syncope, and palpitations is facilitated by successful documentation of the cardiac rhythm during symptoms. We prospectively assessed technological familiarity using a Technology Cognition Questionnaire to determine influence on proper and effective use of an external loop recorder (ELR). METHODS: Patients with palpitations, presyncope, or syncope were assessed for familiarity with technology and provided an ELR for a period of 6 weeks. Proper use of the device was demonstrated to the patient and test transmissions were sent by analog telephone line on a weekly basis. Patients were instructed to activate the device to record cardiac rhythm when symptoms recurred, and to send these recordings via telephone transmission. RESULTS: Ninety-two patients were prospectively enrolled, with mean age 54.9 +/- 20.9 and 42 males (46%). Sixty-five patients (71%) had recurrence of symptoms during the 6-week monitoring period. Among these patients, 40 (62%) were successful in recording and transmitting data such that a diagnosis was made at a median of 8 days (IQR 12.5, range 0-30). Among patients with symptoms during the monitoring period, 36 (55%) had at least one failed recording or transmission. On multivariate analysis, failed symptom recording/transmission was less likely among patients able to program a home video recorder (odds ratio [OR] 0.25 [0.07-0.93]), and more likely among patients who failed a test transmission (OR 3.45 [1.04-11.7]). No variables were independently associated with successful diagnosis. CONCLUSIONS: Familiarity with technology correlates with successful use of the ELR, but does not necessarily correlate with the ability to reach a diagnosis.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».