Web-Based Telemonitoring and Delivery of Caregiver Support for Patients With Parkinson Disease After Deep Brain Stimulation: Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing number of patients, the high costs of management, and the chronic progress of the disease that prevents patients from performing even simple daily activities make Parkinson disease (PD) a complex pathology with a high impact on society. In particular, patients implanted with deep brain stimulation (DBS) electrodes face a highly fragile stabilization period, requiring specific support at home. However, DBS patients are followed usually by untrained personnel (caregivers or family), without specific care pathways and supporting systems. OBJECTIVE: This projects aims to (1) create a reference consensus guideline and a shared requirements set for the homecare and monitoring of DBS patients, (2) define a set of biomarkers that provides alarms to caregivers for continuous home monitoring, and (3) implement an information system architecture allowing communication between health care professionals and caregivers and improving the quality of care for DBS patients. METHODS: The definitions of the consensus care pathway and of caregiver needs will be obtained by analyzing the current practices for patient follow-up through focus groups and structured interviews involving health care professionals, patients, and caregivers. The results of this analysis will be represented in a formal graphical model of the process of DBS patient care at home. To define the neurophysiological biomarkers to be used to raise alarms during the monitoring process, neurosignals will be acquired from DBS electrodes through a new experimental system that records while DBS is turned ON and transmits signals by radiofrequency. Motor, cognitive, and behavioral protocols will be used to study possible feedback/alarms to be provided by the system. Finally, a set of mobile apps to support the caregiver at home in managing and monitoring the patient will be developed and tested in the community of caregivers that participated in the focus groups. The set of developed apps will be connected to the already existing WebBioBank Web-based platform allowing health care professionals to manage patient electronic health records and neurophysiological signals. New modules in the WebBioBank platform will be implemented to allow integration and data exchange with mobile health apps. RESULTS: The results of this project will provide a novel approach to long-term evaluation of patients with chronic, severe conditions in the homecare environment, based on caregiver empowerment and tailored applications developed according to consensus care pathways established by clinicians. CONCLUSIONS: The creation of a direct communication channel between health care professionals and caregivers can benefit large communities of patients and would represent a scalable experience in integrating data and information coming from a clinical setting to those in home monitoring.
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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 | 0,013 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,010 |
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 ».