Self-Management and Clinical Decision Support for Patients With Complex Chronic Conditions Through the Use of Smartphone-Based Telemonitoring: Randomized Controlled Trial Protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rising prevalence of chronic illnesses hinders the sustainability of the health care system because of the high cost of frequent hospitalizations of patients with complex chronic conditions. Clinical trials have demonstrated that telemonitoring can improve health outcomes, but they have generally been limited to single conditions such as diabetes, hypertension, or heart failure. Few studies have examined the impact of telemonitoring on complex patients with multiple chronic conditions, although these patients may benefit the most from this technology. OBJECTIVE: The aim of this study is to investigate the impact of a smartphone-based telemonitoring system on the clinical care and health outcomes of complex patients across several chronic conditions. METHODS: A mixed-methods, 6-month randomized controlled trial (RCT) of a smartphone-based telemonitoring system is being conducted in specialty clinics. The study will include patients who have been diagnosed with one or more of any of the following conditions: heart failure, chronic obstructive pulmonary disease, chronic kidney disease, uncontrolled hypertension, or insulin-requiring diabetes. The primary outcome will be the health status of patients as measured with SF-36. Patients will be randomly assigned to either the control group receiving usual care (n=73) or the group using the smartphone-based telemonitoring system in addition to usual care (n=73). RESULTS: Participants are currently being recruited for the trial. Data collection is anticipated to be completed by the fall of 2018. CONCLUSIONS: This RCT will be among the first trials to provide evidence of the impact of telemonitoring on costs and health outcomes of complex patients who may have multiple chronic conditions. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 41238563; http://www.isrctn.com/ISRCTN41238563 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6ug2Sk0af) and Clinicaltrials.gov NCT03127852; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03127852 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6uvjNosBC).
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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 | 0,015 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,006 |
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 ».