Remote Patient Monitoring Technologies for Predicting Chronic Obstructive Pulmonary Disease Exacerbations: Review and Comparison
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is the third leading cause of death by disease worldwide and has a 30-day readmission rate of 22.6%. In 2015, COPD was added to the Medicare Hospital Readmission Reductions Program. OBJECTIVE: The objective of this paper was to survey the current medical technologies for remote patient monitoring (RPM) tools that forecast COPD exacerbations in order to reduce COPD readmissions. METHODS: We searched literature and digital health news to find commercially available RPM devices focused on predicting COPD exacerbations. These technologies were reviewed and compared according to four criteria: forecasting ability, cost, ease of use, and appearance. A rating system was developed to facilitate the evaluation process. RESULTS: As of June 2019, a list of handheld and hands-free devices was compiled. We compared features and found substantial variations. Devices that ranked higher on all criteria tended to have a high or unlisted price. Commonly mass-marketed devices like the pulse oximeter and spirometer surprisingly fulfilled the least criteria. CONCLUSIONS: The COPD RPM technologies with most technological promise and compatibility with daily living appear to have high or unlisted prices. Consumers and providers need better access to product information to make informed decisions.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».