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Enregistrement W2982111919 · doi:10.2196/15753

A Mobile Phone–Based Telemonitoring Program for Heart Failure Patients After an Incidence of Acute Decompensation (Medly-AID): Protocol for a Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2982111919 sur OpenAlexaffvenueabout
Emily Seto, Heather J. Ross, Alana Tibbles, Steven Wong, Patrick Ware, Edward Etchells, Jeremy Kobulnik, Tamanna Chibber, Stephanie Poon

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Failure Treatment and Management
Établissements canadiensMount Sinai HospitalHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity Health NetworkUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity of CalgaryTed Rogers Centre for Heart Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDecompensationRandomized controlled trialHeart failureIncidence (geometry)Emergency medicineAcute careQuality of life (healthcare)Intensive care medicineHealth carePhysical therapyMedical emergencyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients with heart failure (HF) are at the highest risk for hospital readmissions during the first few weeks after discharge when patients are transitioning from hospital to home. Telemonitoring (TM) for HF management has been found to reduce mortality risk and hospital readmissions if implemented appropriately; however, the impact of TM targeted for patients recently discharged from hospital, for whom TM might have the biggest benefit, is still unknown. Medly, a mobile phone-based TM system that is currently being used as a standard of care for HF at a large Canadian hospital, may be an effective tool for the management of HF in patients recently discharged from hospital. OBJECTIVE: The objective of the Medly-After an Incidence of acute Decompensation (Medly-AID) trial is to determine the effect of Medly on the self-care and quality of life of patients with HF who have been recently discharged from hospital after an HF-related decompensation. METHODS: A multisite multimethod randomized controlled trial (RCT) will be conducted at 2 academic hospitals and at least one community hospital to evaluate the impact of Medly-enabled HF management on the outcomes of patients with HF who had been hospitalized for HF-related decompensation and discharged during the 2 weeks before recruitment. The trial will include 144 participants with HF (74 in each control and intervention groups). Control patients will receive standard of care, whereas patients in the intervention group will receive standard of care and Medly. Specifically, patients in the intervention group will record daily weight, blood pressure, and heart rate and answer symptom-related questions via the Medly app. Medly will generate automated patient self-care messages such as to adjust diuretic medications, based on the rules-based algorithm personalized to the individual patient, and send real-time alerts to their health care providers as necessary. All patients will be followed for 3 months. Primary outcome measures are self-care and quality of life as measured through the validated questionnaires Self-Care of Heart Failure Index, EQ-5D-5L, and the Kansas City Cardiomyopathy Questionnaire-12. Secondary outcome measures for this study include cost of health care services used and health outcomes. RESULTS: Patient recruitment began in November 2018 at the Sunnybrook Health Sciences Centre, with a total of 35 participants recruited by July 30, 2019 (17 in the intervention group and 18 in the control group). The final analysis is expected to occur in the fall of 2020. CONCLUSIONS: This RCT will be the first to assess the effectiveness of the Medly TM system for use following discharge from hospital after a HF-related decompensation. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03358303; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03358303. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/15753.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0650,011

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,444 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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