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Enregistrement W2154722390 · doi:10.2196/jmir.1912

Perceptions and Experiences of Heart Failure Patients and Clinicians on the Use of Mobile Phone-Based Telemonitoring

2012· article· en· W2154722390 sur OpenAlexafffund
Emily Seto, Kevin J. Leonard, Joseph A Cafazzo, Jan Barnsley, Caterina Masino, Heather J. Ross

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHeart failureMedicineMobile phonePsychological interventionMedical emergencyDecompensationmHealthBlood pressureAnxietyNursingInternal medicinePsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous trials of heart failure telemonitoring systems have produced inconsistent findings, largely due to diverse interventions and study designs. OBJECTIVES: The objectives of this study are (1) to provide in-depth insight into the effects of telemonitoring on self-care and clinical management, and (2) to determine the features that enable successful heart failure telemonitoring. METHODS: Semi-structured interviews were conducted with 22 heart failure patients attending a heart function clinic who had used a mobile phone-based telemonitoring system for 6 months. The telemonitoring system required the patients to take daily weight and blood pressure readings, weekly single-lead ECGs, and to answer daily symptom questions on a mobile phone. Instructions were sent to the patient's mobile phone based on their physiological values. Alerts were also sent to a cardiologist's mobile phone, as required. All clinicians involved in the study were also interviewed post-trial (N = 5). The interviews were recorded, transcribed, and then analyzed using a conventional content analysis approach. RESULTS: The telemonitoring system improved patient self-care by instructing the patients in real-time how to appropriately modify their lifestyle behaviors. Patients felt more aware of their heart failure condition, less anxiety, and more empowered. Many were willing to partially fund the use of the system. The clinicians were able to manage their patients' heart failure conditions more effectively, because they had physiological data reported to them frequently to help in their decision-making (eg, for medication titration) and were alerted at the earliest sign of decompensation. Essential characteristics of the telemonitoring system that contributed to improved heart failure management included immediate self-care and clinical feedback (ie, teachable moments), how the system was easy and quick to use, and how the patients and clinicians perceived tangible benefits from telemonitoring. Some clinical concerns included ongoing costs of the telemonitoring system and increased clinical workload. A few patients did not want to be watched long-term while some were concerned they might become dependent on the system. CONCLUSIONS: The success of a telemonitoring system is highly dependent on its features and design. The essential system characteristics identified in this study should be considered when developing telemonitoring solutions.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeQualitatif
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

Citations157
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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