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Enregistrement W3095739267 · doi:10.2196/18966

Home-Based Monitoring and Telemonitoring of Complicated Pregnancies: Nationwide Cross-Sectional Survey of Current Practice in the Netherlands

2020· article· en· W3095739267 sur OpenAlexvenueno aff
Josephus F M van den Heuvel, Samira Ayubi, Arie Franx, Mireille N. Bekker

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal and fetal brain pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiotocographyCross-sectional studyTelemedicineMedical emergencyPregnancyTelehealthEmergency medicineHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Daily monitoring of fetal and maternal conditions in complicated pregnancies leads to recurrent outpatient visits or (prolonged) hospitalization. Alternatives for hospital admissions include home-based monitoring with home visits by professionals or telemonitoring with self-measurements performed by pregnant women and uploaded for in-clinic assessment. For both alternatives, cardiotocography and blood pressure measurement can be performed at home. It is unknown to what extent, for which reasons, and for which pregnancy complications these strategies are used. OBJECTIVE: This study aims to assess the current practice and attitudes concerning home-based monitoring (with daily home visits by professionals) and telemonitoring (using devices and the internet for daily self-recorded measurements) in high-risk pregnancies requiring maternal and fetal monitoring in the Netherlands. METHODS: This nationwide cross-sectional study involved sending a web-based survey to the obstetrics departments of all 73 hospitals in the Netherlands to be answered by 1 representative dedicated to pregnancy monitoring per hospital. The primary outcome was the provision of home-based monitoring or telemonitoring using cardiotocography between 1995 and 2018. The survey further addressed perspectives regarding the use of home-based monitoring and telemonitoring, including (contra)indications, advantages, and disadvantages for pregnant women and clinicians. RESULTS: The response rate for the provision of either home-based monitoring or telemonitoring was 100%. In 2018, 38% (28/73) of centers in the Netherlands offered either home-based monitoring or telemonitoring or both to pregnant women with complications. Home-based monitoring was offered in 26% (19/73) of the centers; telemonitoring, in 23% (17/73); and both in 11% (8/73). Telemonitoring was first offered in 2009, increasing from 4% (3/73) of hospitals in 2014 to 23% (17/73) in 2018. Responses were received from 78% (57/73) of the invited hospitals and analyzed. Of all 17 centers using telemonitoring, 59% (10/17) did not investigate perinatal outcomes, safety, and patient satisfaction prior to implementation. Other (6/17, 35%) telemonitoring centers are participating in an ongoing multicenter randomized clinical trial comparing patient safety, satisfaction, and costs of telemonitoring with standard hospital admission. Home-based monitoring and telemonitoring are provided for a wide range of complications, such as fetal growth restriction, pre-eclampsia, and preterm rupture of membranes. The respondents reported advantages of monitoring from home, such as reduced stress and increased rest for patients, and reduction of admission and possible reduction of costs. The stated barriers included lack of insurance reimbursement and possible technical issues. CONCLUSIONS: Home-based monitoring is provided in 26% (19/73) and telemonitoring, in 23% (17/73) of hospitals in the Netherlands to women with pregnancy complications. Altogether, 38% (28/73) of hospitals offer either home-based monitoring or telemonitoring or both as an alternative to hospital admission. Future research is warranted to assess safety and reimbursement issues before more widespread implementation of this practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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