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Enregistrement W2790993668 · doi:10.2196/cardio.8710

Monitoring Patients With Implantable Cardioverter Defibrillators Using Mobile Phone Electrocardiogram: Case Study

2018· article· en· W2790993668 sur OpenAlexvenueno aff
Caley Kropp, Jordan M. Ellis, Rajasekhar Nekkanti, Samuel F. Sears

Notice bibliographique

RevueJMIR Cardio · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac pacing and defibrillation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImplantable cardioverter-defibrillatorAtrial fibrillationMedical emergencyCardiologyInternal medicineMobile phoneDefibrillationVentricular fibrillationEmergency medicineIntensive care medicineComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preventable poor health outcomes associated with atrial fibrillation continue to make early detection a priority. A one-lead mobile electrocardiogram (mECG) device given to patients with an implantable cardioverter defibrillator (ICD) allowed users to receive real-time ECG readings in 30 seconds. OBJECTIVE: Three cases were selected from an institutional review board-approved clinical trial aimed at assessing mECG device usage and satisfaction, patient engagement, quality of life (QoL), and cardiac anxiety. These three specific cases were selected to examine a variety of possible patient presentations and user experiences. METHODS: Three ICD patients with mobile phones who were being seen in an adult device clinic were asked to participate. The participants chosen represented individuals with varying degrees of reported education and patient engagement. Participants were instructed to use the mECG device at least once per day for 30 days. Positive ECGs for atrial fibrillation were evaluated in clinic. At follow-up, information was collected regarding their frequency of use of the mECG device and three psychological outcomes in the domains of patient engagement, QoL, and cardiac anxiety. RESULTS: Each patient used the technology approximately daily or every other day as prescribed. At the 30-day follow-up, usage reports indicated an average of 32 readings per month per participant. At 90-day follow-up, usage reports indicated an average of 34 readings per month per participant. Two of the three participants self-reported a significant improvement in their physical QoL from baseline to completion, while simultaneously self-reporting a significant decrease in their mental QoL. All three participants reported high levels of device acceptance and technology satisfaction. CONCLUSIONS: This case study demonstrates that ICD patients with varying degrees of education and patient engagement were relatively active in their use of mECGs. All three participants using the mECG technology reported high technology satisfaction and device acceptance. High sensitivity, specificity, and accuracy of mECG technology may allow routine atrial fibrillation screening at lower costs, in addition to improving patient outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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