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Enregistrement W2747356495 · doi:10.2196/resprot.7676

mHealth Technologies for Palliative Care Patients at the Interface of In-Patient to Outpatient Care: Protocol of Feasibility Study Aiming to Early Predict Deterioration of Patient’s Health Status

2017· article· en· W2747356495 sur OpenAlexvenueno aff
Gudrun Theile, Vanessa Klaas, Gerhard Tröster, Matthias Gückenberger

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer survivorship and care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerische Akademie der Medizinischen WissenschaftenGottfried und Julia Bangerter-Rhyner-Stiftung
Mots-clésmHealthPalliative careMedicineEmergency departmentHealth careAmbulatory careMedical emergencyProtocol (science)TelehealthPopulationTelemedicineNursingPsychological interventionAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Palliative care patients are a particularly vulnerable population and one of the critical phases in patients' trajectories is discharge from specialized in-patient palliative care into outpatient care, where availability of a palliative care infrastructure is highly variable. A relevant number of potentially avoidable readmissions and emergency visits of palliative patients is observed due to rapid exacerbation of symptoms indicating the need for a closer patient monitoring. In the last years, different mHealth technology applications have been evaluated in many different patient groups. OBJECTIVE: The aim of our study is to test feasibility of a remote physical and social tracking system in palliative care patients. METHODS: A feasibility study with explorative, descriptive study design, comprised of 3 work packages. From the wards of the Clinic of Radiation-Oncology at the University Hospital Zurich, including the specialized palliative care ward, 30 patients will be recruited and will receive a mobile phone and a tracking bracelet before discharge. The aim of work package A is to evaluate if severely ill patients accept to be equipped with a tracking bracelet and a mobile phone (by semiquantitative questionnaires and guideline interviews). Work package B evaluates the technical feasibility and quality of the acquired electronic health data. Work package C will demonstrate whether physical activity parameters, such as step count, sleep duration, social activity patterns like making calls, and vital signs (eg, heart rate) do correlate with subjective health data and can serve as indicator to early detect and predict changes in patients' health status. Activity parameters will be extracted from the mobile phone's and wristband's sensor data using signal processing methods. Subjective health data is captured via electronic version of visual analog scale and Distress Thermometer as well as the European Organization for Research and Treatment of Cancer - Quality of Life Questionnaire C30 in paper version. RESULTS: Enrollment began in February 2017. First study results will be reported in the middle of 2018. CONCLUSIONS: Our project will deliver relevant data on patients' acceptance of activity and social tracking and test the correlation between subjective symptom assessment and objective activity in the vulnerable population of palliative care patients. The proposed study is meant to be preparatory work for an intervention study to test the effect of wireless monitoring of palliative care patients on symptom control and quality of life.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,578
Écart entre enseignants0,368 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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