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Enregistrement W2092615715 · doi:10.1177/1357633x12473917

Utilization of Home Telemonitoring in Patients 75 Years of Age and Over with Complex Heart Failure

2013· article· en· W2092615715 sur OpenAlexaffabout
Geneviève Lemay, Nahid Azad, Christine Struthers

Notice bibliographique

RevueJournal of Telemedicine and Telecare · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesRoyal Society
Mots-clésMedicineHeart failureAge groupsPsychological interventionSignificant differenceEmergency medicinePediatricsMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a chart review on all patients who had received home telemonitoring after an admission for heart failure at the University of Ottawa Heart Institute. During a 5 year period (2005-2009) a total of 645 patients had home monitoring. A total of 594 patients met the inclusion criteria for the study and were divided into two groups: Group 1 (<75 years of age) contained 350 patients and Group 2 (≥75 years of age) contained 244 patients. There was no significant difference between the groups in the mean duration of follow-up by the telemonitoring team: it was 126.5 days in Group 1 and 125.4 days in Group 2 (P = 0.89). There were no significant differences between the groups in the number of times that titration of diuretic medications occurred, the number of times that titration of cardiac medications occurred, the number of interventions for abnormal vital signs or the number of times that patients were called by the telemonitoring staff. Emergency room visits, hospitalizations and the number of deaths were also not different between two groups. Thus in the telemonitoring programme, the pattern of usage by older patients was similar to that of the younger ones. Based on the present study, the elderly do not require more resources nor do they require them for longer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations14
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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