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Enregistrement W2965195551 · doi:10.1017/s0266462319000527

Clinical Relevance of Home Monitoring of Vital Signs and Blood Glucose Levels: A Narrative Review

2019· review· en· W2965195551 sur OpenAlexaff
Jessica P. Lee, Georgina Freeman, Michelle Cheng, Lauren Brown, Hector De la Hoz Siegler, John Conly

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHyperglycemia and glycemic control in critically ill and hospitalized patients
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINEReliability (semiconductor)MedicineData extractionRelevance (law)CitationConfidence intervalQuality (philosophy)Health technologyHealth careFamily medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We sought to assess the presence and reporting quality of peer-reviewed literature concerning the accuracy, precision, and reliability of home monitoring technologies for vital signs and glucose determinations in older adult populations. METHODS: A narrative literature review was undertaken searching the databases Medline, Embase, and Compendex. Peer-reviewed publications with keywords related to vital signs, monitoring devices and technologies, independent living, and older adults were searched. Publications between the years 2012 and 2018 were included. Two reviewers independently conducted title and abstract screening, and four reviewers independently undertook full-text screening and data extraction with all disagreements resolved through discussion and consensus. RESULTS: Two hundred nine articles were included. Our review showed limited assessment and low-quality reporting of evidence concerning the accuracy, precision, and reliability of home monitoring technologies. Of 209 articles describing a relevant device, only 45 percent (n = 95) provided a citation or some evidence to support their validation claim. Of forty-eight articles that described the use of a comparator device, 65 percent (n = 31) used low-quality statistical methods, 23 percent (n = 11) used moderate-quality statistical methods, and only 12 percent (n = 6) used high-quality statistical methods. CONCLUSIONS: Our review found that current validity claims were based on low-quality assessments that do not provide the necessary confidence needed by clinicians for medical decision-making purposes. This narrative review highlights the need for standardized health technology reporting to increase health practitioner confidence in these devices, support the appropriate adoption of such devices within the healthcare system, and improve health 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 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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,179
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,179
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,421 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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