A Personalized and Interactive Web-Based Health Care Innovation to Advance the Quality of Life and Care of Patients With Heart Failure (ACQUIRE-HF): A Mixed Methods Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heart failure (HF) is a progressive, debilitating, and complex disease, and due to an increasing incidence and prevalence, it represents a global health and economic problem. Hence, there is an urgent need to evaluate alternative care modalities to current practice to safeguard a high level of care for this growing population. OBJECTIVE: Our goal was to examine the feasibility of engaging patients to use patient-centered and personalized tools coupled with a Web-based, shared care and interactive platform in order to empower and enable them to live a better life with their disease. METHODS: We used a mixed methods, single-center, pre-post design. Patients with HF and reduced left ventricular ejection fraction (n=26) were recruited from the outpatient HF clinic at Odense University Hospital (Svendborg Hospital), Denmark, between October 2015 and March 2016. Patients were asked to monitor their health status via the platform using the standardized, disease-specific measure, the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire (KCCQ), and to register their weight. A subset of patients and nursing staff were interviewed after 3-month follow-up about their experiences with the platform. RESULTS: Overall, patients experienced improvement in patient-reported health status but deterioration in self-care behavior between baseline and 3-month follow-up. The mean score reflecting patient expectations toward use prior to start of the study was lower (16 [SD 5]) than their actual experiences with use of the platform (21 [SD 5]) after 3-month follow-up. Of all patients, 19 completed both a baseline and follow-up KCCQ. A total of 9 experienced deterioration in their health status (range from 3-34 points), while 10 experienced an improvement (range from 1-23 points). The qualitative data indicated that the majority of patients found the registration and monitoring on the platform useful. Both nursing staff and patients indicated that such monitoring could be a useful tool to engage and empower patients, in particular when patients are just diagnosed with HF. CONCLUSIONS: The use of patient tracking and monitoring of health status in HF using a standardized and validated measure seems feasible and may lead to insights that will help educate, empower, and engage patients more in their own disease management, although it is not suitable for all patients. Nursing staff found the patient-centered tool beneficial as a communication tool with patients but were more reticent with respect to using it as a replacement for the personal contact in the outpatient clinic.
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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 | 0,021 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».