Home to Stay: An Integrated Monitoring System Using a Mobile App to Support Patients at Home Following Colorectal Surgery
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients undergoing colorectal surgery are vulnerable during their transition from hospital to home and require increased support following discharge from hospital. Study objectives were to perform an initial assessment of patient uptake, outcomes, and satisfaction with an integrated discharge monitoring system called Home to Stay. METHODS: The intervention was an integrated discharge monitoring system that uses a mobile app platform. Patients downloaded the app prior to discharge from hospital and received a Daily Health Check day #1 to #14, #21, and #30. Patient responses' were accessed by the health-care team via secure web site, and extreme responses were "flagged" to indicate that a follow-up telephone call was necessary. Primary outcomes were patient uptake, Quality of Recovery scores and satisfaction with the program. Secondary outcomes were 30-day emergency room (ER) visits and readmissions. RESULTS: One hundred and thirty-two patients were invited to participate and 106 accepted. Of these, 93 used the app at least once. The mean overall score on the Quality of Recovery Scale increased significantly from day 1 to day 14. Patient satisfaction with the app was high, with 92% of patients reporting overall satisfaction as good or excellent. The 30-day readmission rate was 6% and was lower than the 30-day readmission rate of 18% reported for the 4 months prior to the start of the study. CONCLUSIONS: The Home to Stay Program to support patients at home after colorectal surgery is feasible with high patient uptake and satisfaction. This program has the potential to reduce 30-day readmissions, however further studies are required.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».