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Enregistrement W2910564201 · doi:10.2196/10938

Effect of a Mobile App on Preoperative Patient Preparation for Major Ambulatory Surgery: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2910564201 sur OpenAlex
Manuel Herrera-Usagre, Vicente Santana López, R. Burgos, Juan Pedro Oliva, Eliazar Sabater Cabrera, Maria Rita-Acosta, Miguel Ángel Casado, Susana Cruces, Manuel Arjona Pacheco, Carlos Solorzano Perez

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEnhanced Recovery After Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIIMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésRandomized controlled trialAmbulatoryMedicineProtocol (science)Mobile appsSurgeryComputer scienceAlternative medicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Inadequate preoperative patient preparation causes organizational, economic, and emotional problems to patients and professionals. In Spain, no current evidence is available on either the rate of compliance or the impact of good compliance with preoperative recommendations by patients in the ambulatory setting. However, it is known that around 25% of surgical cancellations in the major ambulatory surgery (MAS) are due to poor compliance with these recommendations and, therefore, avoidable. Introducing innovative tools based on mobile health (mHealth) apps may help patients meet the preoperative recommendations and, consequently, reduce the rate of cancellations in the ambulatory setting. OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the effectiveness of the Listeo+ mHealth app as a tool for improving compliance with preoperative recommendations in MAS versus standard of care (SOC). METHODS: A multicenter, randomized, open-label clinical trial that compares SOC with the additional use of Listeo+, a specific mHealth app for MAS preoperative patient monitoring, is being conducted. The study will include patients aged ≥18 years with surgical indication for MAS who meet the necessary technological and connectivity requirements. Patients in the control group will receive written preoperative recommendations, while those in the intervention group will additionally use the Listeo+ mHealth app. There will be a competitive recruitment of 790 patients during 6 months in 4 hospitals in Andalusia (Spain) that belong to the National Health System. The primary efficacy outcome is the level of compliance with preoperative recommendations. Secondary outcomes include the rate of cancellations, associated resource consumption, and perceived usability and utility with Listeo+ by participants of the intervention group. Simple randomization 1:1 procedure will be used to allocate patients to each study group. RESULTS: The technological development of Listeo+ and the integration and interoperability of information systems was completed in September 2017. Subsequently, simulation tests were performed with Listeo+, and a pilot study was initiated with real patients that concluded successfully in October 2017. Patient recruitment began in December 2017 in the 4 participating centers. After an intermediate analysis performed 10 months after the start of the recruitment phase, the data collection and cleaning phases are estimated to be completed in April 2019, and the analysis with the final results will be conducted in July 2019. CONCLUSIONS: Progress in the integration and interoperability of information systems represents a major step forward in the field of mHealth. The app will allow health professionals to monitor in real-time patients' preparation and critical preoperative recommendations fulfillment. We expect a reduction in avoidable preoperative cancellations due to a lack of or a poor patient preparation. Self-assessed Web-based questionnaires and focus group will provide important information about the perceived usability and utility of Listeo+ app among patients and health care professionals. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/10938.

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,442 · 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