Telehealth: Acceptability, clinical interventions and quality of life in peritoneal dialysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Telehealth technologies are being widely adopted across the globe for management of long-term conditions. There are limited data on its use, effectiveness and patient experience in end-stage renal disease. The aim of this pilot project was to explore patient acceptability of technology and evaluate its effect on clinical interventions and quality of life in patients undergoing peritoneal dialysis. METHODS: Peritoneal dialysis patients were provided with computer tablets (PODs). PODs contained a knowledge database with treatment- and symptom-based questionnaires that generated alerts for the clinical team. Alerts were reviewed daily and followed up by a telephone call or clinic visit. Interventions were at the discretion of clinicians. Data were recorded prospectively and quality of life and Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology questionnaires evaluated at the start and end of the programme. RESULTS: In all, 22 patients have participated over 15 months. The mean age was 61.6 years and PODs were utilised for an average of 341.9 days with 59.1% choosing to continue beyond the study period. We received a total of 1195 alerts with an average of 2.6 alerts per day. A total of 36 admissions were avoided and patients supported to self-manage on 154 occasions. Quebec User Evaluation of Satisfaction with assistive Technology scores remained high throughout the programme although no improvement in quality of life was seen. DISCUSSION: Telehealth is useful to monitor patients with renal failure on peritoneal dialysis. It is acceptable across age groups and provides an additional resource for patients to self-manage. Satisfaction scores and retention rates suggest a high level of acceptability.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».