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Enregistrement W1991167523 · doi:10.1111/j.1365-2516.2004.01046.x

Comparing hand‐held computers and paper diaries for haemophilia home therapy: a randomized trial

2004· article· en· W1991167523 sur OpenAlexafffund
Irwin Walker, Christopher Sigouin, J. Sek, T. Almonte, Julie Carruthers, Anthony K.C. Chan, Menaka Pai, Nancy M. Heddle

Notice bibliographique

RevueHaemophilia · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensHamilton Health SciencesCanadian Blood ServicesUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Blood Services
Mots-clésMedicineReceiptHaemophiliaRandomized controlled trialSchedulePhonePhysical therapyPediatricsFamily medicineSurgeryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of severe haemophilia with factor concentrates is by self-infusion in the home. Adherence to record keeping on paper diaries is poor. A randomized-controlled trial compared adherence with record keeping of paper diaries with hand-held computers. Forty-one individuals with severe haemophilia, were randomized to hand-held computers (n = 22) or paper diaries (n = 19) and followed for 6 months. About 86.2% (679 of 788) of infusions by patients in the computer group were in compliance with the data submission schedule compared with only 48.3% (358 of 741) of infusions by patients using paper diaries (P < 0.0001). The time intervals between infusions and the receipt of data were shorter in the computer group (median 0.25 vs. 25 days respectively, P < 0.0001). Reminder phone calls by the clinic were made less frequently to users of hand-held computers than to users of paper diaries (median one vs. five times, P < 0.0001). Accuracy of data was similar for both methods. Compliance with hand-held computers was superior to paper diaries. The clinic received data from hand-held computers mostly on the same day, and nurses could thereby provide clinical advice more effectively. Although hand-held computers did not result in increased accuracy, errors could be detected and corrected more rapidly. Electronic data can more easily be verified, analysed and summarized than that from paper diaries.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,261 · 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.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations72
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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