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Enregistrement W2806021999 · doi:10.1089/tmj.2017.0303

Rural-Urban Comparison of Telehome Monitoring for Patients with Chronic Heart Failure

2018· article· en· W2806021999 sur OpenAlexaffabout
Mirou Jaana, Heather Sherrard

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultivariate analysisBivariate analysisRural areaHeart failureEmergency departmentEnvironmental healthMedical emergencyGerontologyNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Rural geographic isolation may act as a promoting or restraining variable to the diffusion of technology and healthy aging in the community. Telehome monitoring (TM) leverages technology to support seniors living in the community with chronic conditions. To date, limited research has investigated the utilization of TM in rural settings. This study assesses the comparative utilization of TM for patients with heart failure in rural versus urban environments. MATERIALS AND METHODS: We conducted a cross-sectional study involving chart reviews of all patients enrolled in the TM program at the University of Ottawa Heart Institute during 2014. Data were extracted on urban/rural status, demographic characteristics, and process and outcomes of care. Descriptive, bivariate, and multivariate analyses were conducted. RESULTS: More rural patients did not have a documented reason for emergency room visits compared to urban patients. There was no significant association between the urban/rural status and the process and outcome measures at the multivariate level. Being followed-up regularly by a family physician and a specialist, as opposed to a specialist or general practitioner only, was associated with significantly longer TM period and a higher number of diuretic adjustments and calls made by nurses. DISCUSSION: Although more urban patients were older and living alone, their profile did not affect their utilization of TM. The difference in diagnosis between urban and rural patients also did not contribute to such differences. Hence, there is no variation in the process and outcome measures associated with the utilization of TM between urban and rural environments. CONCLUSIONS: Rural patients may not be perceived as extensive users of resources nor patients who represent challenges in terms of feasibility of TM use.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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