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Enregistrement W2761766543 · doi:10.2196/mhealth.7058

Impact of a Telehealth Program With Voice Recognition Technology in Patients With Chronic Heart Failure: Feasibility Study

2017· article· en· W2761766543 sur OpenAlexvenueno aff
Heesun Lee, Jun‐Bean Park, Sae Won Choi, Yeonyee E. Yoon, Hyo Eun Park, Sang Eun Lee, Seung‐Pyo Lee, Hyung‐Kwan Kim, Hyun‐Jai Cho, Su‐Yeon Choi, Hae‐Young Lee, Jonghyeon Choi, Young-Joon Lee, Yong‐Jin Kim, Goo‐Yeong Cho, Jinwook Choi, Dae‐Won Sohn

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Science, ICT and Future Planning
Mots-clésTelehealthHeart failureTelemedicineMedicinemHealthPhysical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychological interventionComputer scienceHealth careNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite the advances in the diagnosis and treatment of heart failure (HF), the current hospital-oriented framework for HF management does not appear to be sufficient to maintain the stability of HF patients in the long term. The importance of self-care management is increasingly being emphasized as a promising long-term treatment strategy for patients with chronic HF. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate whether a new information communication technology (ICT)-based telehealth program with voice recognition technology could improve clinical or laboratory outcomes in HF patients. METHODS: In this prospective single-arm pilot study, we recruited 31 consecutive patients with chronic HF who were referred to our institute. An ICT-based telehealth program with voice recognition technology was developed and used by patients with HF for 12 weeks. Patients were educated on the use of this program via mobile phone, landline, or the Internet for the purpose of improving communication and data collection. Using these systems, we collected comprehensive data elements related to the risk of HF self-care management such as weight, diet, exercise, medication adherence, overall symptom change, and home blood pressure. The study endpoints were the changes observed in urine sodium concentration (uNa), Minnesota Living with Heart Failure (MLHFQ) scores, 6-min walk test, and N-terminal prohormone of brain natriuretic peptide (NT-proBNP) as surrogate markers for appropriate HF management. RESULTS: Among the 31 enrolled patients, 27 (87%) patients completed the study, and 10 (10/27, 37%) showed good adherence to ICT-based telehealth program with voice recognition technology, which was defined as the use of the program for 100 times or more during the study period. Nearly three-fourths of the patients had been hospitalized at least once because of HF before the enrollment (20/27, 74%); 14 patients had 1, 2 patients had 2, and 4 patients had 3 or more previous HF hospitalizations. In the total study population, there was no significant interval change in laboratory and functional outcome variables after 12 weeks of ICT-based telehealth program. In patients with good adherence to ICT-based telehealth program, there was a significant improvement in the mean uNa (103.1 to 78.1; P=.01) but not in those without (85.4 to 96.9; P=.49). Similarly, a marginal improvement in MLHFQ scores was only observed in patients with good adherence (27.5 to 21.4; P=.08) but not in their counterparts (19.0 to 19.7; P=.73). The mean 6-min walk distance and NT-proBNP were not significantly increased in patients regardless of their adherence. CONCLUSIONS: Short-term application of ICT-based telehealth program with voice recognition technology showed the potential to improve uNa values and MLHFQ scores in HF patients, suggesting that better control of sodium intake and greater quality of life can be achieved by this program.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations20
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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