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Enregistrement W2752006135 · doi:10.2196/humanfactors.7078

Remote Monitoring Systems for Chronic Patients on Home Hemodialysis: Field Test of a Copresence-Enhanced Design

2017· article· en· W2752006135 sur OpenAlexvenueno aff
Na Liu, Jinman Kim, Younhyun Jung, Adani Arisy, Mary Ann Nicdao, Mary Mikaheal, Tanya Baldacchino, Mohamed Khadra, Kamal Sud

Notice bibliographique

RevueJMIR Human Factors · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemodialysisIsolation (microbiology)FeelingHealth professionalsAnxietyMedicineDialysisSocial isolationCompliance (psychology)Intensive care medicineTest (biology)NursingHealth carePhysical therapyPsychologyPsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients undertaking long-term and chronic home hemodialysis (HHD) are subject to feelings of isolation and anxiety due to the absence of physical contact with their health care professionals and lack of feedback in regards to their dialysis treatments. Therefore, it is important for these patients to feel the "presence" of the health care professionals remotely while on hemodialysis at home for better compliance with the dialysis regime and to feel connected with health care professionals. OBJECTIVE: This study presents an HHD system design for hemodialysis patients with features to enhance patient's perceived "copresence" with their health care professionals. Various mechanisms to enhance this perception were designed and implemented, including digital logbooks, emotion sharing, and feedback tools. The mechanism in our HHD system aims to address the limitations associated with existing self-monitoring tools for HHD patients. METHODS: A field trial involving 3 nurses and 74 patients was conducted to test the pilot implementation of the copresence design in our HHD system. Mixed method research was conducted to evaluate the system, including surveys, interviews, and analysis of system data. RESULTS: Patients created 2757 entries of dialysis cases during the period of study. Altogether there were 492 entries submitted with "Very Happy" as the emotional status, 2167 entries with a "Happy" status, 56 entries with a "Neutral" status, 18 entries with an "Unhappy" status, and 24 entries with a "Very unhappy" status. Patients felt assured to share their emotions with health care professionals. Health care professionals were able to prioritize the review of the entries based on the emotional status and also felt assured to see patients' change in mood. There were 989 entries sent with short notes. Entries with negative emotions had a higher percentage of supplementary notes entered compared to the entries with positive and neutral emotions. The qualitative data further showed that the HHD system was able to improve patients' feelings of being connected with their health care professionals and thus enhance their self-care on HHD. The health care professionals felt better assured with patients' status with the use of the system and reported improved productivity and satisfaction with the copresence enhancement mechanism. The survey on the system usability indicated a high level of satisfaction among patients and nurses. CONCLUSIONS: The copresence enhancement design complements the conventional use of a digitized HHD logbook and will further benefit the design of future telehealth systems.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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