Implementation of a Heart Failure Telemonitoring System in Home Care Nursing: Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Telemonitoring (TM) of heart failure (HF) patients in a clinic setting has been shown to be effective if properly implemented, but little is known about the feasibility and impact of implementing TM through a home care nursing agency. OBJECTIVE: This study aimed to determine the feasibility of implementing a mobile phone-based TM system through a home care nursing agency and to explore the feasibility of conducting a future effectiveness trial. METHODS: A feasibility study was conducted by recruiting, through community cardiologists and family physicians, 10 to 15 HF patients who would use the TM system for 4 months by taking daily measurements of weight and blood pressure and recording symptoms. Home care nurses responded to alerts generated by the TM system through either a phone call and/or a home visit. Patients and their clinicians were interviewed poststudy to determine their perceptions and experiences of using the TM system. RESULTS: Only one community cardiologist was recruited who was willing to refer patients to this study, even after multiple attempts were made to recruit further physicians, including family physicians. The cardiologist referred only 6 patients over a 6-month period, and half of the patients dropped out of the study. The identified barriers to implementing the TM system in home care nursing were numerous and led to the small recruitment in patients and clinicians and large dropout rate. These barriers included challenges in nurses contacting patients and physicians, issues related to retention, and challenges related to integrating the TM system into a complex home care nursing workflow. However, some potential benefits of TM through a home care nursing agency were indicated, including improved patient education, providing nurses with a better understanding of the patient's health status, and reductions in home visits. CONCLUSIONS: Lessons learned included the need to incentivize physicians, to ensure streamlined processes for recruitment and communication, to target appropriate patient populations, and to create a core clinical group. Barriers encountered in this feasibility trial should be considered to determine their applicability when deploying innovations into different service delivery models.
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 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 | 0,029 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».