An Electronic Health Platform for Monitoring Health Conditions of Patients With Hypertension in the Brazilian Public Health System: Protocol for a Nonrandomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic noncommunicable diseases such as arterial hypertension have a high impact in the context of public health. Previous studies have shown improvements in blood pressure due to simple lifestyle changes, which were supported by electronic health (eHealth) solutions. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop an eHealth platform and assess the effects of its use on the health conditions of patients with hypertension, with assistance from health professionals in the public health system of a Brazilian city. METHODS: The platform will include a server that centralizes all the data and business rules, a website dashboard for health professionals, and a mobile app for patients. We will analyze the effects of its use through a controlled, nonrandomized, nonblind, prospective, monocentric clinical trial. We will enroll 68 participants diagnosed with arterial hypertension and under medical follow-up and categorize them into two groups. The participants of the intervention group will use the platform as a monitoring method, whereas the participants of the control group will use conventional methods. In both groups, we will assess and compare the evolution of blood pressure and treatment adherence before, during, and after the intervention. RESULTS: The project was funded at the end of 2018. We have been developing the software since 2019 with plans to complete it in 2020, and we will enroll patients between 2020 and 2021. We expect to submit the first results for publication in 2020. CONCLUSIONS: For the primary outcome, we expect a reduction and stabilization of blood pressure. For the secondary outcomes, we hope to see improvements in treatment adherence, physical activities and dietary practices, and acceptance of the eHealth platform. In public health, the technology that favors disease control also helps reduce complications and, consequently, treatment costs. The platform might encourage the adaptation of medical assistance to incorporate this technology into patient monitoring. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/15299.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».