Remote Monitoring of Patients Undergoing Transcatheter Aortic Valve Replacement: A Framework for Postprocedural Telemonitoring
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The postprocedural trajectory of patients undergoing transcatheter aortic valve replacement (TAVR) involves in-hospital monitoring of potential cardiac rhythm or conduction disorders and other complications. Recent advances in telemonitoring technologies create opportunities to monitor electrocardiogram (ECG) and vital signs remotely, facilitating redesign of follow-up trajectories. OBJECTIVE: This study aimed to outline a potential set-up of telemonitoring after TAVR. METHODS: A multidisciplinary team systematically framed the envisioned telemonitoring scenario according to the intentions, People, Activities, Context, Technology (iPACT) and Functionality, Interaction, Content, Services (FICS) methods and identified corresponding technical requirements. RESULTS: In this scenario, a wearable sensor system is used to continuously transmit ECG and contextual data to a central monitoring unit, allowing remote follow-up of ECG abnormalities and physical deteriorations. Telemonitoring is suggested as an alternative or supplement to current in-hospital monitoring after TAVR, enabling early hospital dismissal in eligible patients and accessible follow-up prolongation. Together, this approach aims to improve rehabilitation, enhance patient comfort, optimize hospital capacity usage, and reduce overall costs. Required technical components include continuous data acquisition, real-time data transfer, privacy-ensured storage, automatic event detection, and user-friendly interfaces. CONCLUSIONS: The suggested telemonitoring set-up involves a new approach to patient follow-up that could bring durable solutions for the growing scarcities in health care and for improving health care quality. To further explore the potential and feasibility of post-TAVR telemonitoring, we recommend evaluation of the overall impact on patient outcomes and of the safety, social, ethical, legal, organizational, and financial factors.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle