Remote Patient Management for Home Dialysis Patients
Notice bibliographique
Résumé
Remote patient management (RPM) offers renal health care providers and patients with end-stage kidney disease opportunities to embrace home dialysis therapies with greater confidence and the potential to obtain better clinical outcomes. Barriers and evidence required to increase adoption of RPM by the nephrology community need to be clearly defined. Ten health care providers from specialties including nephrology, cardiology, pediatrics, epidemiology, nursing, and health informatics with experience in home dialysis and the use of RPM systems gathered in Vienna, Austria to discuss opportunities for, barriers to, and system requirements of RPM as it applies to the home dialysis patient. Although improved outcomes and cost-effectiveness of RPM have been demonstrated in patients with diabetes mellitus and heart disease, only observational data on RPM have been gathered in patients on dialysis. The current review focused on RPM systems currently in use, on how RPM should be integrated into future care, and on the evidence needed for optimized implementation to improve clinical and economic outcomes. Randomized controlled trials and/or large observational studies could inform the most effective and economical use of RPM in home dialysis. These studies are needed to establish the value of existing and/or future RPM models among patients, policy makers, and health care providers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».