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Enregistrement W2104193361 · doi:10.2196/ijmr.2824

Remote Monitoring for Implantable Defibrillators: A Nationwide Survey in Italy

2013· article· en· W2104193361 sur OpenAlexvenueno aff
Mario Luzi, Antonio De Simone, Loira Leoni, Claudia Amellone, Ennio Pisanò, Stefano Favale, Massimo Iacoviello, R. Luise, Maria Grazia Bongiorni, Giuseppe Stabile, Vincenzo La Rocca, Franco Folino, Alessandro Capucci, Antonio D’Onofrio, Francesco Accardi, Sergio Valsecchi, Gianfranco Buia

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBoston Scientific Corporation
Mots-clésMedical emergencyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Remote monitoring (RM) permits home interrogation of implantable cardioverter defibrillator (ICD) and provides an alternative option to frequent in-person visits. OBJECTIVE: The Italia-RM survey aimed to investigate the current practice of ICD follow-up in Italy and to evaluate the adoption and routine use of RM. METHODS: An ad hoc questionnaire on RM adoption and resource use during in-clinic and remote follow-up sessions was completed in 206 Italian implanting centers. RESULTS: The frequency of routine in-clinic ICD visits was 2 per year in 158/206 (76.7%) centers, 3 per year in 37/206 (18.0%) centers, and 4 per year in 10/206 (4.9%) centers. Follow-up examinations were performed by a cardiologist in 203/206 (98.5%) centers, and by more than one health care worker in 184/206 (89.3%) centers. There were 137/206 (66.5%) responding centers that had already adopted an RM system, the proportion of ICD patients remotely monitored being 15% for single- and dual-chamber ICD and 20% for cardiac resynchronization therapy ICD. Remote ICD interrogations were scheduled every 3 months, and were performed by a cardiologist in 124/137 (90.5%) centers. After the adoption of RM, the mean time between in-clinic visits increased from 5 (SD 1) to 8 (SD 3) months (P<.001). CONCLUSIONS: In current clinical practice, in-clinic ICD follow-up visits consume a large amount of health care resources. The results of this survey show that RM has only partially been adopted in Italy and, although many centers have begun to implement RM in their clinical practice, the majority of their patients continue to be routinely followed-up by means of in-clinic visits.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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